统计自相似集与随机不变测度

研究了统计自相似集K(w)的结构,定义了随机不变测度μ^*,讨论了μ^*的性质,得到了μ^*的支撑。     

连续参数集值鞅正则与收敛关系定理

给出了连续参数集值鞅的几种收敛定义．利用连续参数集值鞅正则性与收敛性的基本结果，给出了连续参数集值正则鞅与集值鞅收敛的几个关系定理，即在一定条件下，连续参数集值正则鞅具有某种收敛性；在一定条件下，具有某种收敛性的连续参数集值鞅是集值正则鞅．     

非相似压缩映射的不变集的维数定理

对于非相似压缩映射的不变集，Ｆａｌｃｏｎｅｒ曾在其组成部分是相离的情形下，得到了一个Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ维数的下界估计．本文在一定条件下，对其组成部分有弱重迭的情形，证明了与之完全一致的结果，所获结果包含并推进了已有结果．     

弱集值渐近鞅的收敛定理

为了得到关于弱集值渐近鞅的收敛性质,首先证明了支撑数列的极限亦为一支撑函数,利用支撑函数的性质以及 值鞅的Doob停止定理,证明得到了两个结论：（1）在一定条件下,弱值值渐近鞅存在无限逼近的闭凸集值鞅;（2）在弱收敛意义下,弱值值渐近鞅收敛的两个等价条件。     

弱Specification和伪移位不变集

研究了弱Specification性质与紧致度量空间上连续映射的伪移位不变集的联系,得到的主要结果是:设f∶X→X是紧致度量空间连续自映射,若f具有弱Specification性质,则存在正整数M,使得fM具有伪移位不变集.     

广义Boussinesq方程的不变集与精确解

不变集方法是一种构造非线性偏微分方程精确解的有效方法.文章利用不变集思想方法,讨论了一类非线性偏微分方程utt=A(u)uxxxx+B(u)uxx+C(u)(uux)x+D(u)u2d的问题,得到了一些情况下对应方程的精确解,从而丰富了这类方程解的研究.     

次预不变凸集值映射向量优化问题

研究了集值映射向量优化问题的最优性条件和对偶，首先给出了集值映射的次预不变凸概念，并建立了参不变凸集值映射的择一定理，其次应用择一定理获得了集值映射向量优化问题的最优性必要条件，最后给出了对偶问题并推导了对偶定理。     

自覆盖映射的弱双曲不变集的性质

对弱双曲不变集进行了讨论 ,证明了 :若∧是 f的具有局部乘积结构的紧致弱双曲不变集 ,则 f在∧上具有伪轨跟踪性质。     

非线性Schrodinger方程的流不变集

本文采用“非线性化”方法，对非线性Ｓｃｈｒｄｉｎｇｅｒ方程的Ｌａｘ组进行非线性化。非线性化后，Ｌａｘ组空间部分的解析解簇恰好为其时间流ｓ（Ｓ由Ｌａｘ组时间部分决定）的不变集     

一个变分定理的随机化

在实Banach空间中，弱下半连续泛函在弱紧集上达到下界。文章在可分实Banach空间中将此结果随机化。     

连续参数集值下鞅的收敛定理

首先给出了连续参数集值下鞅的定义．继而证明了连续参数集值下鞅的三个等价定理：（ａ）Ｌ１ｗｋｃ（Ｘ）值下鞅等价于任给τ１＜τ２,τ１,τ２∈Ｔ,∫ΩＦτ１ｄＰ∫ΩＦτ２ｄＰ;（ｂ）Ｌ１ｆｃ（Ｘ）值下鞅等价于任给ｓ,ｔ∈Ｒ＋,ｓ＜ｔ,Ｓ１Ｆｓ（Ｆｓ）ｃｌ｛Ｅ（ｇ｜Ｆｓ）,ｇ∈Ｓ１Ｆｔ（Ｆｔ）｝;（ｃ）Ｘ可分时,闭凸集值下鞅等价于任给ｓ,ｔ∈Ｒ＋,ｓ＜ｔ,Ａ∈Ｆｓ,ｃｌ∫ＡＦｓｄＰｃｌ∫ＡＦｔｄＰ．最后给出了弱紧凸集值随机集族的弱收敛定理和Ｘ有ＲＮＰ,Ｘ可分时闭凸集值右连续下鞅的弱收敛定理．     

非线性系统的广义不变原理

给出了非线性系统Lasalle不变原理的一个推广,并在本质上改进了一个非线性系统相对于闭不变集的渐近稳定性的判据.最后讨论了非线性系统的积分不变原理.     

抽象空间微分方程解的收敛性

本文研究了抽象空间微分方程解的收敛性问题,得到了有关收敛性的两个定理.     

一类弱自相似集的强正则性

自相似集和1中的Cookie-Cutter集具有强正则性,即它们的Hausdorff维数与Bouligand维数相等.考虑一类弱自相似集,在一定的条件下,利用隐含定理证明它们也具有强正则性.所获结果包含并推进了已有结果.     

关于增算子不动点定理的改进

保留锥P为正规锥,将增算子A减弱为弱连续.空间E减弱为弱完备,在条件减弱的情况下,仍然得到了增算子不动点的存在性.     

弱可数紧集与Arrow-Barankin-Blackwell定理

陈光亚研究员在局部凸空间的框架下推广了A rrow-B arank in-B lackw e ll稠密性定理.将此定理条件中的“弱序列紧”减弱为“弱可数紧”,从而对A rrow-B arank in-B lackw e ll定理进行了推广.     

弱＊收敛问题及其应用

介绍弱＊收敛及有关结论,借助于泛函分析的相关理论来研究数值积分方法的一般结构及其当节点数目无限增加时的收敛性问题。