SL(2,R)上的Hausdroff-Young不等式

通过在SL(2，R)的对偶空间中引入测度，给出了SL(2，R)上的两个类似于R上的Hausdroff-Young不等式．     

L-fuzzy保序算子空间中的ω-Lindel(o)ff可数性质

在L-fuzzy保序算子空间上引入ω-Lindel(o)ff可数性和弱ω-Lindel(o)ff可数性等概念,并系统地研究了它们的基本性质以及它们与第二ω-可数空间之间的关系.证明了ω-Lindel(o)ff性质和弱ω-Lindel(o)ff性质是ω-闭遗传的,而且在(ω1,ω2)-同胚映射下,ω-Lindel(o)ff可数性是不变性质.     

集值分析和集值最优化

概述了集值分析的一些最新进展，并以集值映射的凸性、连续性、广义导数或次梯度为例说明了集值映射与单值映射的关系是矛盾的普遍性与特殊性的关系。     

有关级数敛散性的几个问题

讨论了级数绝对收敛的导数判断法，正项级数的极限审敛法和等价审敛法，以及泰勒公式在级数审敛中的应用。这些判断法对判定某些级数的敛散性是非常方便的。     

关于算子矩阵的谱补问题

设H-和H为可分复Hilbert空间，对定义在Hilbert空间 上的缺项算子补矩阵M（A，B，C，X），其中A∈B（H-），B∈B（H），C∈B（H，H-）给定。当三元算子对（A，B，C）满足一定条件时，X取遍B（H-，H）中算子时，利用构选算子的方法，给出算子补矩阵M（A，B，C，X）的谱之交的结果以及其谱配置结果。     

基于幂均融合算子的模糊传感器数据融合

提出了一种新的融合模糊传感器数据的方法。首先把模糊传感器输出的隶属函数作为对模糊命题的支持程度，之后引入了一个相似性测度对各个传感器输出的相似性进行度量，定义了一个相对一致度系数表示各个传感器被其他传感器所支持的程度，最后基于幂均算子实现了模糊传感器的数据融合。与已有的方法相比，该方法综合考虑了各个传感器的输出信息，降低了融合过程中的信息损失。通过一个目标识别的算例验证了该方法的有效性。     

有限离散函数导数的几何和极限表现

通过引入最佳平均逼近直线 ,分别从几何直观和极限情形两个角度 ,研究了有限离散函数的导数概念的表现 .结果表明 ,在局部情况下 ,有限离散函数导数近似等于连续情形下的导数 .极限情况下 ,局部范围内一点处有限离散函数的导数就变成了常规情形下的导数 ,最小二乘线就变成了最佳平均逼近直线     

算子的模糊范数及其空间性态的刻画

利用模糊分解原理提出模糊赋范线性空间上算子的模糊范数的定义，指出赋此范数的模糊有界线性算子集构成模糊赋范线性空间且保持值域空间的完备性．     

强连续余弦算子函数的不可约性

讨论了强连续余弦算子函数的不可约性及其共轭扰动余弦算子函数的不可约性,建立了以下两个结果:1)设(X,‖·‖)为Banach格,{C(t)}t≥0是正的强连续余弦算子函数,B∈B(X,XΘ)是一个正算子,那么,扰动余弦算子函数{CB(t)}t≥0是不可约的充要条件为:J={0}及J=x是仅有的满足C(t)J J,K(λ)J J的闭理想,这里t≥0,K(λ)=R(λ2,AΘ)B.2)设{C(t)}t≥0是Banach格上的具有生成元为A的正余弦算子函数,则以下论断等价:①{C(t)}是不可约的;② 0>0;③对λ>S(A),R(λ2,A)是强不可约的;④对λ>S(A),R(λ2,A)是不可约的.     

Morrey空间上次线性算子的有界性

建立了满足一定尺寸条件的某些次线性算子在广义Morrey空间L^p,ψ(R^n)(n≥2)上的有界性，从而解决了某些带有Taylor级数余项型的多线性算子在L^p.ψ(R^n)上的连续性问题．