H-矩阵的判别法及其迭代算法

通过对方阵行下标集不同的递进式划分,我们获得了H-矩阵几个新的判别法,进而给出H-矩阵的迭代判别法,最后利用数值例子说明这些判别法的有效性.     

广义严格对角占优矩阵的一种判别法

广义严格对角占优矩阵是一类很重要的特殊矩阵,在理论与实际中具有广泛的应用,有关它的判别一直是人们研究的重点.本文给出广义严格对角占优矩阵的一种迭代判别法,证明了相应的收敛性理论,并用数值算例展示了该判别法的有效性.     

广义Nekrasov矩阵的细分迭代判别法

利用细分矩阵下标集合的思想,构造递进系数和特殊的正对角矩阵,结合不等式的放缩,给出广义Nekrasov矩阵的迭代判别法,推广和改进了已有相关结果,并用数值实例说明了所得结果的优越性.     

广义Nekrasov矩阵的判别法及其迭代算法

对任意给定矩阵,通过对其行下标集不同的递进式划分,结合不等式的放缩技巧,给出广义Nekrasov矩阵的若干判别法,并进而获得广义Nekrasov矩阵的迭代算法,改进和推广了已有相关结果.     

广义Nekrasov矩阵的判别法及其迭代算法北大核心

对任意给定矩阵,通过对其行下标集不同的递进式划分,结合不等式的放缩技巧,给出广义Nekrasov矩阵的若干判别法,并进而获得广义Nekrasov矩阵的迭代算法,改进和推广了已有相关结果.     

关于迭代数列的审敛法

从迭代数列及其基本性质出发,给出单调有界定理、压缩映象原理、Cauchy收敛准则和上(下)极限四种判别迭代数列收敛的方法.     

拟Raabe判别法与拟对数判别法的强弱关系

拟Raabe判别法是新近提出的关于正项级数收敛性的一种比较细致的判别法.对通项递减的正项级数来说,此判别法强于传统的Raabe判别法与Gauss判别法.通过对拟Raabe判别法与另一个细致的判别法——拟对数判别法强弱关系的探讨,得出了后一判别法强于前者的结论.     

Kummer判别法的一种推广形式及应用

基于正项级数通项的比值■的分析,得到了Kummer判别法的一种推广形式,进一步给出了其极限表示.对推广的Kummer判别法中的赋值,分别得到推广的达朗贝尔判别法,推广的拉贝判别法及推广的贝特朗判别法.类似得到高斯判别法的推广形式.最后通过若干例子验证了方法的有效性.     

关于Cauchy—D‘Alembert判别法

直接使用Cauchy判别法或者D'alembert判别法来判别数项级数的敛散性时,有时计算极限难度大.为了计算极限简单,本文提出灵活使用Cauchy判别法和D'alembert判别法的方法.     

无穷区间广义积分的根-比判别法

对无穷区间广义积分的审敛性判别法进行了推广,结合根值判别法和比值判别法,提出了根-比判别法,证明了相关定理.最后通过若干例子验证了根-比判别法的有效性.     

正项级数的Raabe对数判别法

在正项级数敛散性Raabe判别法和第一对数判别法的基础上,以P-级数作为比较标准,讨论了第二对数判别法,并且证明了Raabe判别法和第二对数判别法的等价性.     

生物种群的可拓判别法

将可拓判别法应用于生物种群的识别.相对于Bayes判别法而言,可拓判别法计算更简便、结果更加符合实际.     

p-达朗贝尔判别法及其应用

对正项级数的达朗贝尔判别法作了推广,提出并证明了p-达朗贝尔判别法,扩大了其使用范围.进一步利用数列和子列的收敛关系,证明了其与柯西判别法之间的关系.最后通过例子对p-达朗贝尔判别法进行了验证.     

正项级数敛散性的一个判别法

基于正项级数的比较判别法和p-级数的敛散性,给出一个与D’Alembert判别法和Cauchy判别法平行的判别正项级数敛散性的方法.并通过实例对所给判别法的可行性进行检验,发现它是已有方法的一个有效补充.     

对推广Raabe判别法的再讨论

推广Raabe判别法是新近提出的关于正项级数敛散性问题一种普遍性方法.通过对它的进一步探讨,推出了几种常用判别法,同时得到了推广Raade判别法与经典的Kummer判别法的关系.     

仿射框架的新准则

仿射框架是小波理论中很基本的概念.熟知的关于仿射框架的Daubechies判别法引用了由绝对值| (ajω) (ajω lT)|算出的量来作判别.在本文建立的新判别法中引用了由(ajω) (ajω lT)的适当组合的代数和算出的量来作判别.当为偶函数时,新的判别法优于Daubechies判别法.     

非奇异H-矩阵的一组判定条件

非奇异H-矩阵是在数值分析,矩阵理论,控制论等众多领域有着重要应用的一类特殊矩阵.文中通过进一步划分区域和迭代的方法,给出了一组非奇异H-矩阵的迭代判别条件,推广和改进了相关已有结果,并用数值算例说明这种判定方法有效性.     

无穷级数中高斯判别法的进一步讨论

经过计算和逻辑推理,提出两种判别范围较大的正项级数判敛法,即广义高斯判别法及广义拟对数判别法,并对这两个判别法进行了比较.     

Cauchy凝聚判别法的推广

将Cauchy凝聚判别法进行推广,得到正项级数一个新的判别法.该判别法包含了若干已有的结论,同时也产生了一些新的结论.实例说明了这些结论的有效性.     

正项级数的Gauss指标判别法

在正项级数Gauss判别法的基础上,定义了正数列an的Gauss指标G=lim[n ln(an/an+1)-1]ln n.从而得到了正项级数的Gauss指标判别法.通过具体计算已有各种判别法的Gauss指标,结果表明,Gauss指标判别法是达朗贝尔、柯西、拉贝、高斯和Bertrand等5种判别法的推广.