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相似文献
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1.
研究由两个Smarandache函数构成的一个特殊数论函数.应用初等方法来研究序列1/-(sk(n))ep(n),并给出一个它的渐进公式.  相似文献   

2.
运用初等方法,研究了关于正整数n的r次可加补数函数ar(n)与一些数论函数的复合函数的均值问题,给出了相应函数均值估计的渐近公式.  相似文献   

3.
对任意正整数n,素因数和函数F(n)为F(1)=0,当n1且n的标准分解式为n=p1a1p2a2···prar时,F(n)=α1p1+α2·p2+···+αr·pr.设p(n)表示n的最小素因子.本文研究了可加函数(F(n)-p)2的值分布,并用初等方法得到了一个较强的渐近公式.  相似文献   

4.
对任意正整数 n ,素因数和函数 F(n) 为 F(1)=0,当n>1,且n的标准分解式为 n=P1α1P2 α2… Prαr 时,F(n) =α1 P1 + α2 P2+…αr. Pr.设P(n) 表示n 的最小素因子。本文研究了可加函数(F(n)-P)2 的值分布,并用初等方法得到了一个较强的的渐近公式。  相似文献   

5.
6.
利用DirichletL-函数的均值定理研究Dedekind和的一类均值问题,并给出一个较为精确的渐近公式。  相似文献   

7.
利用指数有界C余弦算子函数{C(t);t∈R}的性质,推出了指数有界C余弦算子函数的Taylor展开式,然后借助Pettis积分、Holder不等式及随机变量的矩生成函数等工具,得到了指数有界C余弦算子函数的概率逼近公式及Vonorovskaya型渐近公式。  相似文献   

8.
设n为任一正整数,Sm(n)为n的m次幂补数.应用解析方法探讨了Sm(n)的渐近性质,得到了一个有趣的渐近公式,进一步解决了Smarandache F(1993)教授提出的第29个问题.  相似文献   

9.
引进单位圆盘内亚纯P叶函数的新子类Tn,p(a;A,B)和Tn,p^ (a;A,B),延伸了亚纯函数邻域的概念。研究了函数f(z)=z^-p ∞↑∑↓m=p amz^(m-p)的邻域及部分和,并研究了函数f(z)=z^-p ∞↑∑↓m=1|am|z^m的邻域。  相似文献   

10.
本文的主要目标是通过利用经典高斯和以及特征和的性质, 来研究关于模~$p$ (其中~$p$ 为奇素数) 的一类广义三项指数和的四次幂均值的计算问题, 并给出了一些不同条件下的精确计算公式和渐近公式.  相似文献   

11.
一类微分积分方程的可解性   总被引:2,自引:3,他引:2  
通过对双解析函数建立的Cauchy型积分公式,得到在双解析函数类中Riemann边值问题一般形式的可解性理论,进一步地对一类微分积分方程得出解的表示形式。  相似文献   

12.
主要利用经典的Kloostermann和估计与解析方法研究了DirichletL 函数的一次加权均值 ,得到一个均值分布的渐近公式∑χ≠χ0 |S(m ,n ,χ ,q) |2 |L(1,χ) |=φ2 (q) ∑∞n =1′r2 (n)n2 +O(q32 +ε)  相似文献   

13.
k次减法补数的因子函数均值的渐近公式   总被引:3,自引:0,他引:3  
应美籍罗马尼亚数论专家F.Smarandache教授的要求,研究类似于Smarandache补数函数的性质.利用初等方法和解析方法,获得了本文定义的k次减法补数均值性质及渐近公式,扩展了F.Smarandache教授在《Only Problems,Not solutions》一书中相关问题的研究工作.  相似文献   

14.
利用初等方法研究了近似伪Smarandache函数与简单数相关的渐近性质的值性质,并给出了两个有趣的渐近公式.  相似文献   

15.
目的研究两个新的数论函数的性质。方法利用解析方法。结果给出两个新的数论函数均值的渐近公式。结论促进了这两个新的数论函数的研究。  相似文献   

16.
17.
利用复分析中Cauchy-Riemann方程的T算子理论和Plemelj公式,给出了Clifford分析中广义正则函数的一类Riemann边值问题和Riemann边值逆问题的解的表达式.  相似文献   

18.
(A)n∈N+,著名的F.Smarandache LCM 函数SL(n)定义为最小的正整数k使得n|[1,2,…,k],即就是SL(n)=min{k:n|[1,2,…,k]}.利用初等的方法研究了Smarandache LCM函数SL(n)与Mangoldt函数Λ(n)的混合均值问题,并给出了一个较强的渐进公式.  相似文献   

19.
20.
利用特征和的估计以及解析方法研究Dirichlet L-函数一类四次加权均值,并且给出了两个较精确的渐近公式。  相似文献   

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