关于指数映射零点的一个结果

设C~n是n维复空间,E:C~n→C~n是指数映射,即是说,E的每个分量E_j由形如ae~(im_1E_1)……e~(im)n~2n     

低维有限点集偏差的精确计算公式(Ⅲ)

本通信是文献[1]和[2]的继续.设d≥2,S_d={u_k(l≤k≤n)}是d维单位立方体G_d=[0,1)~d中的有限点集,u_k=(u_(1,k),u_(2,k),…,u_(d,k)满足u_(1.1)≤u_(1.2)≤…≤u_(1.n). 令u_0=(u_(1.0),u_(2.0),…,u_(α.0)=(0,0,…,0),u_(n 1)=(u_(1,n 1),u_(2,n 1),…,u_(d.n 1))=(1,1,…,1).对于每个l_1(l_1=0,1,…,n)按递增顺序排列 u_(2.j)(j=0,1,…,l_1,n 1),并将它们记作     

有限几何中的一类计数定理与PBIB设计的构作

设F_q是特征为2的有限域,α是F_q中取定的一个不属于子集(?)={x~2 x|x∈F_q}的元素。设δ=0,1或2,我们取G为F_q上如下的(2v δ)×(2v δ)正则矩阵:     

关于拟多项式映射零点分布的一个结果

设C~n是n维复空间。称P:C~n→C~n是拟多项式映射,如果P的每个分量P_i的每一项都具有形式αZ_l~(β_1)…Z_n~(β_n),其中α为复常数,Z_i为复变量,β_i为非负实数,并且每个P_i是有限个这样的项的和,对每个分量的每一项,考虑和式β_1+…+β_n。令α_i为第     

关于紧带边流形的嵌入和分类

Haefliger和Hirsch在文献[1]中的定理3.1指出:设M是k连通n维闭流形,M_0=M—D~n,则有 (a) 如v≥2n-k-1,则M_0到R~v的任内浸均正则同伦于一个嵌入; (b) 如v≥2n-k,则M_0到R~v的任二个嵌入是正则同伦的,则它们是同痕的。     

同伦单纯轮迴算法

我们证明了以下定理: 定理1 设I~m=[a_1,b_1]×…×[a_m,b_m],{T~(?)i)为I~m×[0,1]的正常单纯剖分序列,H:I~m×[0,1]→R~m为同伦,H~(-1)(0)={(x,t) H(x,t)=0,(x,t)∈I~m×[0,1]}。已给η>0,我们记Z_η={(x,t)∈I~m×[0,1]|ρ((x,t),H~(-1)(0))<η},其中ρ为点(x,t)到集合H~(-1)(0)的距离。则存在     

L(p~(1,1))和w-E则语言

1 w-E则语言与McNaughton定理令∑={0,1} 我们用∑~*,∑~w分别表示∑上的有限字和w-字所构成的集合.我们把空字记作λ.给定u∈∑~*,N∈∑~w,有时也把u、v分别记为u(0)u(1)…u(n)(若(u)=n 1)和刚v(0)v(1)v(2)….用w(m,n)记字w的从第m个位置起到第n个位置止的那一串符号构成的字.根据McNaughton的定理,w-E则语言可以通过非决定性的B(?)chi自动机来定义,也可以通过决定性的Muller自动机来定义.     

多元样条空间3_k~μ(△_n)(k≥2~(n-2)(3μ+1)+1,n≥3)的维数

设D_nB~n是一个有界单连通多面体区域,△_n是D_n的n维单纯形剖分,含有T_i个i维单纯形S_j~(i)(i=0,1,…,n;j=1,2,…,T_i)。     

低维有限点集偏差的精确计算公式(Ⅰ)

设d≥1,S_d={u_k(1≤k≤n)}是d维单位立方体G_d=[0,1)~d中的有限点集,那么S_d的偏差定义为D_n=D_n(S_d)=(sup |A(J;n)/n-V(J)|,此处J遍历G_d中全部形如[0,α_1)×…[0,α_d),0<α_i≤1(1≤i≤d)的d维子长方体,V(J)=α_1…α_d是J的体积,     

可递域上的双全纯映照的偏差定理(Ⅰ)

§1.单复变数的几何函数论有着丰富的成果。在多复变数的情形,相应的结果几乎都有反例说明其不成立。经典的偏差定理,Cartan在文献[1]中曾猜想在C~n的单位球B~n上的双全纯映照是成立的(n≥2),可惜这个猜想是不成立的。对C~n中的偏差定理,首先给出正面结果的是文献[2]。在文献[2]中讨论了B~2上双全纯映照的偏差定理。刘太顺将这些结果推广到B~n(n≥2),本文讨论了一般可递域的双全纯映照的偏差定理,在下一文中将给出典型域及非对称可递域的偏差定理的具体形式。     

正定核及其本征值

一、引言 设Q=(0,1)×(0,1),K∈L~2(Q)是对称的,即熟知,由下式定义的积分算子T Tf(x)=integral from 0 to 1(K(x,y)f(y)dy是L~2(0,1)上紧对称算子,它有无穷多个实的本征值{λ_n},当n→∞时,λ_n→0。如果{φ_n}是T的直交规格化本征函数列,那末在平均收敛意义下,可把K(x,y)作如下展开:     

关于积分Schoenberg样条的一些结果

设△_n:0=x_0相似文献   

用满足Micchelli条件的Kantorovi■型算子的L逼近性质

设T是C[0,1]■AC[0,1]的线性算子,对g(u)∈C[0,1]有:T(g(u),0)=0,T(g(u),1)=g(1),f(t)∈L[0,1],F(u)=integral from 0 to n (f(t)dt),A(f(t),称A为Kantorovi(?)型算子,记为A∈(?),它是Kantorovi(?)多项式P_n(f)的推广。B_n~([k])(F)和和P_n~([k](f)分别是Bernstein多项式B_n(F)     

中位数交叉核实准则

考虑非参数中位数回归模型Y_(ni)=g(x_(ni)) ε_(ni),1≤i≤n,(1)其中g:[0,1]|→R是待估计的连续函数,{x_(ni):1≤i≤n}是区间[0,1]上的非随机设计点列,{ε_(ni):1≤i≤n}是iid随机变量,中位数为零,{Y_(ni):1≤i≤n}是观察值.对x∈[0,1],n≥1,记D_(nj)(x)为x的第j个近邻,j=1,2,…,n,即{D_(n1)(x),D_(n2)(x),…,D_(nn)(x)}为{x_(n1),x_(n2),…,x_(nn)}的一个置换,满足|D_(n1)(x)-x|≤|D_(n2)(x)-x|≤…≤D_(nn)(x)-x|,结按自然顺序消去.令Y_(ni)(x)和ε_(ni)(x)分别表示D_(ni)(x)(1≤i≤n)处的观察值和随机变量.下面的估计g_n(h,x)=(?){Y_(n1)(x),Y_(n2)(x),…,Y_(nh)(x)},(2)(?)表示样本中位数,这个估计称为g(x)的最近邻中位数估计(或者局部中位数估计),其中近邻个数h起着光滑参数作用.h的选择对估计的好坏起着决定性的作用.作者与郑忠     

Bernstein多项式取正值的一个充要条件

设f(x)是定义在[0,1]上的一个函数,由f所确定的n次Bernstein多项式是指     

关于解析Toeplitz算子的本质换位

设B_n为n维复空间C~n中单位球,为B_m的边界。为平方可积函数空间,б为S_n上唯一的旋转不变的概率测度。H~2(S_n)为Hardy空间,对与H_φ分别表示Toeplitz算子与Hankel算子。若用表示由N中函数作为符号的Toeplitz算子生成的中的闭子代数,而表示H~2(S_n)上全体有界线性算子。(?)表示H~2(_n)上全体紧算子。对,若     

关于伪Riemann流形的极大子流形

设N_v~n是指标为v的n维伪Riemann流形,M_μ~m是等距浸入N_v~m中的指标为μ(≤v)的m(相似文献   

齐性有界域的全纯截曲率

由于已知齐性有界域全纯同构于N-Siegel域,为了计算齐性有界域的全纯截曲率,只要计算N-Siegel域在点,v_0=(1,0,1,…,0,1),方向(z,u)∈C~n×C~m的全纯截曲率就行了。本文给出它的一般表达式,估计它的上界和下界。在例外典型域,的情形,算出了它们的下确界。     

解析广义函数

设Λ是n维复数空间C~n中的一个开区域.对任意λ=(λ_1…,λ_n)∈Λ,有一个单变数的广义函数T_λ,如果对任意φ∈(?),是λ∈Λ的解析函数,我们就称T_λ为λ的解析广义函数.在盖尔芳特和希洛夫的名著[1]中,许多重要而有趣的例子都是解析广义函数(Λ(?)C~1).     

更新序列圈乘运算封闭性的一个证明

得到的数列u=(u_0,u_1,…)被称为f产生的更新序列。f则叫做u的f-序列。若v=(v_0,v_1,…),w=(w_0,w_1,…)是两个更新序列,令u_n=v_nw_n(n=0,1,…),则称u=(u_0,u_1,…)为v与w的圈积,记作u=vw,称为圈乘运算。