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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
利用从属关系给出~$\\left|\\left(g(z)/f(z)\\right)^\\alpha\\right|$ 的估计,并运用构造一个非负函数和对复变函数模的积分进行估计的方法, 对\\ $\\beta$ 级\\ $\\alpha$ 型\\ $\\lambda$-Bazilevi$\\check{c}$ 函数类\\ $B(\\lambda,\\alpha,\\beta)$的对数系数~$b_n$ 进行研究, 得到~$|b_{n}|\\leq A\\mathrm{log}n/n+B/n+32\\beta/(1-|1-2\\beta|)$, 其中~$A,B$ 是绝对常数, 推广了相关结果.  相似文献   

2.
设Vk(A,B,λ,μ)表示在单位圆盘U={z∶|z|<1}内部解析且对于z∈U满足|[(1-λz)Hμp(z)-1]/[A-B(1-λz)Hμp(z)]|<1的函数p(z)=1-∑∞n=k|bn|zn(k=1,2,…)的类,其中-1≤B<A≤1,0≤λ<(A-B)/(1-B)≤1,μ>-1,Hμp(z)=(1)/((1-z)μ 1)*p(z)=1-∑∞n=k((μ 1)...(μ n))/(n!)|bn|zn.c 1zc 1)∫z0tcf(t)dt,c>-1的保持积分的算子类.  相似文献   

3.
设φ(n)是 Euler函数 ,本文将渐近估计式 ∑n≤ xφ(n) =3π2 x2 +O(xlogx) (x >2 )进行了一系列推广 ,给出了∑n≤ xnαφ(n) ,∑n≤ x(-1 ) n- 1 nαφ(n) ,∑n≤ xp | nnαφ(n) ,∑n≤ xp | nnαφ(n)等和式的渐近估计式  相似文献   

4.
设Ω={f(z):f(z)在|z|<1内解析,f(z)=z sum from n=2 to ∞(an ibn)zn,an,bn为实数,sum from n=2 to ∞n (a2n bn2)~(1/2)≤1},找出了函数族Ω的极值点与支撑点.  相似文献   

5.
设 d(n)和σ(n)分别是除数函数和除数和函数 ,本文将渐近估计式 ∑n≤ xd(n) =xlogx +(2γ -1 ) x+O(x ) (x >2 )和渐近估计式 ∑n≤ xσ(n) =ζ(2 )2 x2 +O(xlogx) (x >2 )进行了一系列的推广 ,给出了∑n≤ xp | nd(n) ,∑n≤ xp | nd(n) ,∑n≤ x(-1 ) n- 1 d(n) ,∑n≤ xp | nσ(n) ,∑n≤ xp | nσ(n) ,∑n≤ x(-1 ) n- 1 σ(n)等和式的渐近估计式 .  相似文献   

6.
应用辅助函数法和单叶函数的有关结果,证明了J.G.Clunie提出的在族 SN^0中的一个重要猜想:||an^0|-|a^0-n||≤n(n=2,3,…),并以此结果给出了单叶调和函数系数的较强估计。  相似文献   

7.
设f(z)=h(z)+g(z)=z+sum (a_nz_n) from n=2 to +∞+sum(b_nz~n)from n=1 to +∞为定义在单位圆盘U上的调和映照,满足条件sum(np) from n=2 to +∞(|an|+|bn|)≤1-|b1|,证明当0相似文献   

8.
§1.引言设 f_k(z)=z+sum from n=1 to ∞ a_(nk+1)~((k))z~(nk+1)为在单位圆|z|<1内正则且单叶的函数,用 S_k 表示该函数族,特别记 S_1=S.对于 f_1(z)∈S;f_2(z)∈S_2的相邻系数模的差,戈鲁金曾有如下之估计:[1](1) ||a_n+1|-|a_n||≤C_(1)n~(1/4)log n,(2) ||a_(2n+1)~((2))|-|a_(2n-1)~((2))||≤C_2n~(-1/4)log n.其中的 C_1,C_2以及以后的 C_3,C_4,……都是绝对常数。对于映射单位圆|z|<1为关于原点为星形领域的函数 f(z)戈鲁金亦有估计:[1],[2]  相似文献   

9.
引立:设 k 次对称函数 f_L(z)=z+sum from n=1 to ∞ a_(ak+1)~((k)) z~(nk+1)在单位园|z|<1内正则单叶,命 s_k 表明这一函数族,s_1=s 即普通的单叶系数族.对于 s 中函数的系数,比伯巴赫曾臆测对于任意的正整数 n 常有|a_n|≤n,当 n=2,3,4时已真,至于一般估计现有:  相似文献   

10.
对于任意正整数n,Smarandache双阶乘函数sdf(n)定义为最小的正整数m,使得nm!!,其中m!!=1·3·5…m, 2n2·4·6…m, 2|n,即sdf(n)=min{m:n|m!!,m∈N}。利用初等及解析方法研究Smarandache双阶乘函数sdf(n)的均值估计,得到一个关于函数sdf(n)的均值估计的渐近公式。从而解决了Felice Russo在文献[4]中提出的问题。  相似文献   

11.
运用权函数思想及通过正则导数Green函数的性质证明了离散导数Green函数在凹角域Ω上的一个估计,|GZhZ|1,p≤Ch-2+2/p|lnh|5/2,2/(βM+1)0,其中C为与h无关的常数,βM=π/αM,αM为Ω的最大内角。通过这个结果就可以导出凹角域上的有限元逼近的一系列结论.  相似文献   

12.
设S*l表示单位圆盘D={z: |z|<1}内解析函数f(z)的全体, 且满足f(0)=f′(0)-1=0. 研究该函数类S*l的四阶Toeplitz行列式T4(2), 并给出其上界估计.  相似文献   

13.
定义设f(z)=: 名a。z”,{:}<1,并有积分表示‘(:,={(· ‘。){:,(亡)g(‘)·:‘,一d,}渝·(l)其中p(:)=1 EC,z”}:{o二g伪)是}:}<1内的星形函数.a和日是实数,且a>0.函数了(劝在!:!<1内正则单叶.当。一”时,,(·卜{·I:;(‘)g(‘,·亡一d今:.(2)并且zf/(z)=f(z)’一“g(z)。p(z)。(3) 满足条件很e{对/(z)f(z)“一‘/g(z)“}>0,!.2}<1的函数f杠)构成一个函数族,记为B(a)称f(z)为a型的Bazilevie函数〔”二 满足条件Re{:f‘(z)f(z)“一’/z“}>0,{z{(1的函数了(:)构成一个函教族,.记为刀,(a)二 定理1设f(z)任B(a),a)o,}z}=r(l…  相似文献   

14.
Neumann-Bessel级数的Rogosinski型和   总被引:1,自引:1,他引:0  
由于Neumann-Bessel级数的部分和算子S(N,B由于Neumann-Bessel级数的部分和算子S(N,B) n(f;Z)并非对每个连续的函数f(Z)在单位圆周Γ上都一致收敛, 为了改进此插值多项式算子的收敛性, 从Neumann-Bessel级数的核函数K(N,B)n(Z,ξ)出发, 对其进行平均, 构造出一个新的Rogosinski核, 并且详细证明了该算子在单位圆周上一致地收敛于每个连续的f(Z), 且具有最佳逼近阶.  相似文献   

15.
设λf(n)是标准化的Hecke算子Tn的尖形式的傅立叶系数, σ(n)是除数和函数, φ(n)是欧拉函数。 利用解析的方法研究混合数论函数λf(n)σb(n)φc(n)的平均阶估计, 得到了上界估计∑n≤xλf(n)σb(n)φc(n)≪xb+c+1/2+ε,这里ε>0是任意的。  相似文献   

16.
引入一个解析函数类N(α,μ,A,B),利用函数的极值和单调性,讨论此函数类的|a3-μa22|不等式(μ为复数),推广了一些已有的结果.  相似文献   

17.
记A={ai}i=1={(ai,j)j=1}i=1?S+l1,其中,S+l1={x=(x(n))∈l1:‖x‖=1,x(n)≥0,∠n∈N},pA(x)=limi→∞ sup∑j=1ai,j|x(j)|,则limi→∞ Si≡limi→∞supj ai,j=0,当且仅当对任意非空集合B?N,任意0≤β≤pAB),均存在C?B,满足pAC)=β.对B?N,记φA(B)=pAB),证明了φA 的强无原子性当且仅当理想IA={A?N:pAA)=0}的无原子性.  相似文献   

18.

H表示形如$f(z)=z+a_2 z^2+a_3 z^3+\\cdots$且在$U=\\{z:|z|<1\\}$内解析的函数类,研究了在单位圆盘上的2类解析函数类$\\mathrm{ST}_{\\mathrm{s}}=\\left\\{f ? H: \\operatorname{Re} \\frac{2 z f^{\\prime}(z)}{f(z)-f(-z)}>0, z ? U\\right\\}$和$R\\left(\\frac{1}{2}\\right)=\\left\\{f ? H: \\operatorname{Re} \\frac{f(z)}{z}>\\frac{1}{2}, z ? U\\right\\}$的三阶Hankel行列式$\\left|H_{3, 1}(f)\\right|$的上界估计。

  相似文献   

19.
设DOn是有限链[n]上的保反序奇异变换半群. 对任意的r(1≤r≤n-1), 考虑半群LD(n,r)={α∈DOn: |Im α|≤r}的秩, 证明了: LD(n,r)是由秩为r的元素生成的, 且它的秩为Crn; 当1≤lD(n,r)关于其理想LD(n,l)的相关秩为Crn.  相似文献   

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