弱拟凸集的一些性质及其应用

在文[1]中,我们提出了赋范线性空间中伪凸、弱拟凸等广义凸集的概念,并探究了其逼近性质.本文将给出[1]中所提出的广义凸集中最弱的一种集——弱拟凸集的最佳逼近特征、强唯一性及弱拟凸集的强分离定理.并把所获的结果应用到 L_p(T,m)空间中去,得到了 L_1(T,m)空间中最佳逼近的特征和唯一性及 L_p(T,m)(1相似文献   

联合最佳逼近的特征和唯一性

§1.引言和预备工作设E是赋范线性空间,G、F是E的子集,F有界,若存在g_0∈G,满足则称g_0是F在G中的联合最佳逼近元,其全体记为Z_0(F)。近年来有不少文章研究了联合最佳逼近的存在性、特征及唯一性等问题(如见[1]—[6])。本文引入了严格太阳集的概念,并指出它是凸集的弱化,然后考虑G是严格太阳集时,建立了联合最佳逼近的特征和唯一性。另外还给出了G是任意集时,联合最佳逼近的特征。     

用Feller算子逼近第一类间断点的函数

§1.引言 熟知,若f(x)定义在[0,1],著名的Bernstein算子由下式给出Herzog证明了,若x是f(x)的第一类间断点,则有 因而,若f(x)是[0,1]上有界变差函数,(1.2)应成立。文献[2]给出了相应的收敛速度。[3],[4]改进了[2]的结果。关于一些著名算子对有界变差函数的逼近,近来有不少研究,如[5—8]。最近,王美琴应用点态连续模,对[0,1]上只有第一类间断点的有界函数,给     

图在三种约束条件下的正常全染色

设f:V(G)∪E(G)→{1,2,…,k}是简单图G的一个正常k-全染色.令C(f,u)={f(e):e∈N_e(u)},C[f,u]=C(f,u)∪{f(u)},C_2[f,u]=C(f,u)∪{f(x):x∈N(u)}∪{f(u)}.N(u)表示顶点u的邻集,N_e(u)表示与顶点u的相关联的边的集合.令C[f;x]={C(f,x);C[f,x];C_2[f,x]},对任意的xy∈E(G),G[f;x]≠C[f;y]表示C(f,x)≠C(f,y),C[f,x]≠C[f,y],C_2[f,x]≠C_3[f,y]同时成立.对任意的边xy∈E(G),如果有C[f;x]≠C[f;y]成立,则称f是图G的一个k-(3)-邻点可区别全染色(简记为(3)-AVDTC).图G的(3)-邻点可区别全染色中最小的颜色数叫做G的(3)-邻点可区别全色数,记为x_((3)as)″(G).研究了联图,完全二部图的(3)-邻点可区别全染色,得到了它们的(3)-邻点可区别全色数.     

对n个函数的最佳同时L_1逼近

1 G.M.Phillips和B.N.Sahney在[1]中讨论了对两个实值函数f_1(x)和f_2(x)的最佳同时L_1逼近问题.接着,A.S.B.Holland,J.H.McCabe,G.M.Phillips和 B.N.Sahney在[2]中把[1]的部分结果推广到了n个实值函数的情形. 按照[2],n个实值函数的最佳同时L_1逼近有三种不同提法,它们可以分别定义如下.     

Banach 空间中非线性最佳逼近的广义强唯一性

设X是一致凸空间,G为X中太阳集,R．Smarzewski[1]证明了g∈G对x∈的最佳逼近具有广义强唯一性,本文讨论其逆,在最佳逼近是广义强唯一的条件下,研究了空间的凸性和逼近集的太阳性．     

半实轴上的非线性最佳逼近

设h(x)为严格下降于零的连续函数.并且h(0)=1.设f、g∈C[0,+∞),定义距离为d(f,g)=(?)(x)(|f(x)-g(x)|)/(1+|f(x)-g(x)|).本文在这个距离空间中引进了D中间性集和弱D中间性集的概念,并且考虑了在这两类集上的最佳逼近问题,建立了最佳逼近元的一些特征刻划.     

二元非乘积型Baskakov算子的某些逼近性质

该文利用多元分解技巧及一元的结果得出二元非乘积型算子V\-n的两个逼近性质定理.对f∈C\-0(T\+2),‖V\-n(f)-f‖≤cω\-2(f,[SX(]1[]n[SX)]); 对f∈C\+2(T\+2),lim[DD(X]n→∞[DD)]n(V\-n(f)-f)=[SX(]x(1+x)[]2[SX)]f\-\{11\}+[SX(]y(1+y)[]2[SX)]f\-\{22\}+[SX(]xy[]2[SX)]f\-\{12\}.     

非李普希茨条件下无穷维随机微分方程的适度解

通过构造收敛的逼近列的方法给出了非李普希茨条件下无穷维随机微分方程dX=[AX+f(X)]dt+[BX+g(X)]dW的适度解的存在唯一性定理.文章推广了[1]和[2]的结论.     

L_1中Jackson型不等式中的精确常数

§1.前言设L_p[0,2π]=:L_p,1≤p<∞表示定义在[0,2π]上p次可积的函数空间,L_p~r(r=0,1,…,L_p~o=L_p)表示f~((r-1)在[0,2π]上绝对连续且f~((r))∈L_p的函数的全体,C_([0,2π])~r=:C(r=0,1,…,C~o=C)表示定义在[0,2π]上r次连续可微的函数空间.L_p~r,C~r分别表示L_p~r及C~r中可以以2π为周期延拓的子集.记 W_p~r={f:f∈L_p~r,||f~((r))||_p≤1},(1.1)W_p~r表示相应的2π周期的函数类.设N为L_p中的函数集,量 E(f,N)_p=inf{||f-u||_p,u∈N} (1.2)称为f在L_p尺度下的最佳逼近.量     

Dunham型联合Chebyshev逼近理论

本文在不假定 G 在紧集 X 上满足 Haar 条件的情形,建立了 Dunham 型联合最佳逼近的 Chebyshev 理论,包括特征定理(定理5、定理6和推论2),唯一性与强唯一性定理(定理9和推论3)以及连续性定理,同时我们也得到了“削皮”定理与联合最佳逼近的量的对偶形式。(定理7)。     

图的子图序列和图的子林分解

在文献[1]里,Michael.O.Albertson和David Berman对任意图G定义了一个函数f(G): 他们猜想当G是平面图时,f(G)的下界至少是1/2。如果这个猜想成立,则可以利用这结果,而不用四色定理来解决Erds-Vising问题.(在文献[2],251页,问题36).同时他们提出了对于其它类型图G,f(G)的下界问题.本文首先引进了子图序列概念,并用它作为工具来估计f(G)的下界.主要给出了在亏格大于零的定向曲面上图G的f(G)下确界。     

球面Jackson多项式逼近的正逆定理

研究了球而Jackson多项式Jv,sf的逼近阶,建立立该多项式逼近的强型正向与逆向不等式.利用球面光滑模较好地刻画了Jackson多项式的逼近性能,证明了存在与v和f无关的常数C1和C2,使得对于定义在球面上任意p-幂勒贝格可积或连续函数f成立C1ω(f,1/v)p≤‖Jv,sf-f‖p≤C2ω(f,1/v)p,其中ω(f,t)p是f的光滑模.     

图中具有正交（g,f）因子分解的子图

设G是一个 (mg +k ,mf -k) -图 (1≤k 相似文献   

高阶矩与总极值的最优性条件

1.引言设G是m维欧氏空间R~m中的有界闭区间,f (x)是G上的连续函数,∈G,我们来讨论是f(x)在G上的总极小的条件。在[1]中,我们已指出,是f(x)在G上的总极小的充要条件为M (f,f())=f (),(1)或D(f,f())=0,(2)其中M(f,c)表示f(x)在水平集H_c={x|f(x)<≤c,x∈G}(3)上的均值,D(f,c)表示f(x)在H_c上的方差。式子(1)和(2)的确切定义可参见[1]。在这     

关于联合最佳逼近的一些结果

不少作者讨论了联合最佳逼近问题,给出各种情况下的存在性、唯一性以及特征定理(参见[2]—[6])。然而,这些工作有一定的局限性。 本文给出这类问题的一般定义。指出这类联合最佳逼近在一些常见的空间中,实际上是二元最佳逼近问题。因此,利用最佳逼近理论以及连续线性泛函的表示定理很容易得到联合最佳逼近的结果。     

联合最佳一致逼近

1.引言 设X为[a,b]中至少含有n 1个点的紧集,其中n为一个固定的自然数.在实连续函数空间C(X)中定义一致范数||f||=max[f(x)|。M是C[a,b]中的n维Haar子空间,h_1(x),…,h_n(x)是它的一个基底.     

关于“线性赋范空间联合最佳逼近的特征”一文的一点评注

在线性赋范空间X中,一个凸子集G对点列{x_n}的联合最佳逼近的特征,[1]中给出了泛函形式及变分形式的两条定理,即定理3.2及3.3. 通常与p有关的最佳逼近的特征,p=1与p>1应有不同的变分形式.众所周知,函数空间L~p(T,μ)(P≥1)内最佳逼近的特征就是如此.但定理3.3对p=1与p>1     

关于“线性赋范空间联合最佳逼近的特征”一文的一点评注

在线性赋范空间X中,一个凸子集G对点列{x_n}的联合最佳逼近的特征,[1]中给出了泛函形式及变分形式的两条定理,即定理3.2及3.3. 通常与p有关的最佳逼近的特征,p=1与p>1应有不同的变分形式.众所周知,函数空间L~p(T,μ)(P≥1)内最佳逼近的特征就是如此.但定理3.3对p=1与p>1     

完全图全符号控制数的较小上界和下确界

设图G=G(V,E),令函数f∶V∪E→{-1,1},f的权w(f)=∑x∈V∪Ef[x],对V∪E中任一元素,定义f[x]=∑y∈NT[x]f(y),这里NT[x]表示V∪E中x及其关联边、邻点的集合.图G的全符号控制函数为f∶V∪E→{-1,1},满足对所有的x∈V∪E有f[x]1,图G的全符号控制数γT(G)就是图G上全符号控制数的最小权,称其f为图G的γT-函数.本文得到了完全图全符号控制数的一个较小上界和下确界.