一个多线性振荡奇异积分算子

本文建立多线性算子ＴＡ１，Ａ２，…Ａｋｆ（ｘ）＝ｐ．ｖ∫ＲｎｅｉＰ（ｘ，ｙ）Ω（ｘ－ｙ）｜ｘ－ｙ｜ｎ＋Ｍ－ｋｋｊ＝１Ｒｍｊ（Ａｊ；ｘ，ｙ）ｆ（ｙ）ｄｙ，ｎ２，的一个变形的ｓｈａｒｐ估计，其中Ｐ（ｘ，ｙ）是Ｒｎ×Ｒｎ上的实值多项式，Ω是零阶齐性函数且满足某种消失性条件，Ｍ＝∑ｋｊ＝１ｍｊ，Ｒｍｊ（Ａｊ；ｘ，ｙ）表示Ａｊ在ｘ点关于ｙ的ｍｊ阶Ｔａｙｌｏｒ级数余项，对所有满足｜α｜＝ｍｊ－１（ｊ＝１，２，…，ｋ）的指标α，ＤαＡｊ∈ＢＭＯ（Ｒｎ）．作为ｓｈａｒｐ估计的推论，得到了算子ＴＡ１，Ａ２…Ａｋ在Ｌｐ（１＜ｐ＜∞）上的有界性．     

两向量组与其对应的齐次线性方程组之间关系的讨论

两向量组与其对应的齐次线性方程组之间关系的讨论宋福民邱根胜（南昌航空工业学院，南昌３３００３４）设有两个ｎ维向量组：Ａ：αｊ＝（ａｊ１，ａｊ２，…，ａｊｎ），ｊ＝１，２，…，ｓ１，Ｂ：βｊ＝（ｂｊ１，ｂｊ２，…，ｂｊｎ），ｊ＝１，２，…，ｓ２．记Ａ＝...     

随机阵列最大部分和的矩不等式和概率不等式

设Ｘｉｊ，ｉ＝１，…，ｍｌｊ＝１…，ｎ是任决一个随机变量阵列，令Ｓ（ｉ１，ｊ１；ｉ２，ｊ２）∑ｉ＝１，∑ｊ＝１Ｘｉｊ，Ｍ（ｉ１，ｊ１；ｉ２，ｊ２）ｍａｘｉｊｚ≤ｉ≤ｉ２，ｊ１≤ｊ≤ｊ２‖Ｓ（ｉ１，ｊ１；ｉ，ｊ）‖１≤ｉ１≤ｉ２≤ｍ，１≤ｊ１≤ｊ２≤ｎ）本文根据所设Ｅ（ｅｘｐ（ｔ，／Ｓ（ｉ１，ｊ１；ｉ２ｊ２）／）），Ｅ／Ｓ（ｉ１，ｊ１；ｉ２，ｊ２）／和Ｐ（？Ｓ（ｉ１，ｊ１；ｉ２，ｊ２?／≥ ｉ）的界     

线性常微分方程组解的特征数的估计

复数域上线性系统ｘ＝Ａ（ｔ）ｘ，当Ａ（ｔ）＝（ａｉｊ（ｔ））ｎ×ｎ具有（ｎ，Ｎ，ｒ） 差异性质且ｒｎ时，解的特征数ｊ有估计λｊ－ｌｉｍｔ→∞１ｔ∫ｔｔ０Ｒｅａｊ（τ）ｄτｎ－１ｒ＋１－ｎｌｉｍｔ→∞１ｔ∫ｔｔ０Ａ（τ）ｄτ，ｊ＝１，２，…，ｎ，其中Ａ（ｔ）＝ｍａｘ｛｜ａｉｊ（ｔ）｜：ｉ，ｊ＝１，２，…，ｎ，ｉ≠ｊ．｝     

厄米特矩阵的迹的几点性质

应用矩阵Ａ＝（ａｉｊ）∈Ｃｎ×ｎ的弗罗伯尼范数ＡＦ和谱范数ＡＳ，研究厄米特矩阵的迹的性质，得到几个结论：Ｔｒ（ＡＢ）＝∑ｎｉ＝１λｉ∑ｎｊ＝１ｔｉｊμｊ（λｉ，μｊ分别为Ａ，Ｂ的特征值，０≤ｔｉｊ≤１，且∑ｎｉ＝１ｔｉｊ＝１，ｊ＝１，２，…，ｎ）；Ｔｒ（ＡＢ）≤Ｔｒ（Ａ）ＢＳ；Ｔｒ（ＡＢ）Ｈ（ＡＢ）］≤Ｔｒ（ＡＨＡ）［ｍａｘ１≤ｉ≤ｎλｉ］２（λｉ是Ｂ的特征值）等．     

具有独立贡献的相依回归模型

考虑相依回归（ＳＵＲ）模型ｙｉ＝Ｘｉβｉ＿ｅｉ，ｉ＝１，２，…，ｍ，Ｅｅｉ＝０，ｉ，ｊ＝１；２，…ｍ，其中ｙｉ和ｅｉ是ｎ×１维随机向量，Ｘｉ是ｎ×ｐｉ已知矩阵，βｉ是ｐｉ×１维参数向量，∑＝（σｉｊ）ｍ×ｍ＞０．文中给出了两个概念：独立贡献和简洁估计．主要结果是如下五种叙述等价：（１）ＳＵＲ模型具有独立贡献；（２）βｉ的ＢＬＵＥ是简洁估计；（３）协方差改进估计是ＢＬＵＥＺ（４）βｉ的ＢＬＵＥ具有形式其中，ｊ＝１，２，…，ｍ；（５）ＰｋＮｉＮｊ＝０，ｉ≠ｊ，ｋ，Ｉ，ｊ＝１，２，…，ｍ     

关于空间PA_i~2为定值的一个结果

关于空间ＰＡ_ｉ~２为定值的一个结果杨定华（四川高县中学高９６级（１）班６４５１５０）定理记Ａ１，Ａ２，…，Ａｎ；Ｂ１，Ｂ２，…，Ｂｎ为空间中的２ｎ个点，Ａ１Ｂ１，Ａ２Ｂ２，…，ＡｎＢｎ交于一点Ｏ，且ＯＡｉ＝ＯＢｉ（ｉ＝１；２，…，ｎ），点Ｐ是半径为...     

关于加权Moore—Penrose广义逆的子式

１引言设Ａ∈Ｒｎｎ×ｎ对α,β∈Ｑｋ.ｎ,Ａ［α,β］表示由Ａ的α行、β列构成的子阵,Ａ［α＇,β＇］表示从Ａ中去掉α行,β列后构成的子阵,那么在［１］中给出Ｊａｃｏｂｉ恒等式这里Ｓ（α）=αｉ,Ｓ（β）＝βｉ．为了方便起见,定义设Ａ∈Ｒｒｎ×ｎ,对任何指标集Ｉ、Ｊ,ＡＩ、ＡＪ及ＡＩＪ分别表示Ａ的行指标为Ｉ,列指标为Ｊ及它们交的子阵．记由［３］,Ｎ（Ａ）＝Ｉ（Ａ）×Ｊ（Ａ）,所以对于α＝（α１,…,αｋ）,Ｂ＝（β１,…,βｋ）,我们用Ａ［β←Ｉα］,表示将Ａ的第βｉ列用单位向量ｅαｉ（ｉ＝１,……     

关于平面闭折线的一个定值命题

本文拟给出关于平面闭折线的一个有趣的定值命题．为了叙述简便起见,本文约定：符号Ａ（ｎ）表示平面闭折线Ａ１Ａ２Ａ３…ＡｎＡ１,它的边为有向线段ＡｉＡｉ＋１（ｉ＝１,２,…,ｎ,且Ａｎ＋１为Ａ１）．先引入如下概念和引理：定义设Ｐ为闭折线Ａ（ｎ）所在平面内...     

半群与弱椭圆算子(英)

设ｉＡｊ（１≤ｊ≤）是有界Ｃ_０群的可交换生成元,Ｐ（Ａ）＝∑_｜μ｜≤２ａ_μＡ~μ（Ａ~μ＝Ａ_１~μ…Ａ_ｎ~μｎ）如果Ｐ是弱椭圆的且其实部是上有界的,则我们证明Ｐ（Ａ）生成一个Ｃ_０半群．     

一个不等式的简证

文［１］给出了关联四面体和空间任意一点的不等式，但证明用了六个引理，太复杂．今用向量给予简捷证明．定理　四面体Ａ１Ａ２Ａ３Ａ４中，Ａｉ对面的面积为Δｉ（ｉ＝１，２，３，４），Ｐ为空间任意一点，则４ｉ＝１ＰＡ２ｉ≥３２（Δ１＋Δ２＋Δ３＋Δ４）．等号当且仅当Ａ１Ａ２Ａ３Ａ４为正四面体且Ｐ是它的重心时成立．证　设Ｏ为四面体Ａ１Ａ２Ａ３Ａ４的重心，则４ｉ＝１ＯＡｉ＝Ｏ．∴　４ｉ＝１ＰＡ２ｉ＝４ｉ＝１（ＯＡｉ－ＯＰ）２＝４ｉ＝１ＯＡ２ｉ＋４ＯＰ２－２ＯＰ　·４ｉ＝１ＯＡｉ＝４ｉ＝１ＯＡ２…     

矩阵方程A~TXA=D的双对称最小二乘解

１．引 言 本文用 Ｒｎ×ｍ表示全体 ｎ×ｍ实矩阵集合，用 ＳＲｎ×ｎ（ＳＲ０ｎ×ｎ）表示全体 ｎ× ｎ实对称（实对称半正定）矩阵集合，ＯＲｎ×ｎ表示全体 ｎ× ｎ实正交矩阵集合，ＢＳＲｎ×ｎ表示全体ｎ×ｎ双对称实矩阵集合．这里，一个实对称矩阵Ａ＝（ａｉｊ）ｎ×ｎ被称为双对称矩阵，如果对所有的 　　　　　　　 　　　　　　　　　　　　　　　用Ａ×Ｂ表示矩阵 Ａ与 Ｂ的Ｈａｄａｍａｒｄ乘积，Ｉｋ表示 ｋ× ｋ阶单位矩阵，Ｏ表示零矩阵，Ｓｋ＝（ｅｋ，…，ｅ２，ｅ１）∈ Ｒｋ×ｋ，其中ｅｉ表示Ｉｋ的第ｉ列． 矩阵方程…     

对《求标准正交基的技巧》一文的两点意见

对《求标准正交基的技巧》一文的两点意见徐彦明（山东临沂教育学院２７６００１）《求标准正交基的技巧》一文（本刊１９９７年第３期，以下简称《技巧》）给出了利用矩阵的列初等变换由ｎ元列向量空间Ｒｎ的任意一个基α１，α２，…，αｎ求出一个标准正交基的方法步骤...     

φ－满射环上GL_n（R）中元素的三角分解

本文结果是：设Ａ是φ－满射环Ｒ上的非拟纯量可逆ｎ×ｎ矩阵，βｊ，γｊ（尔≤ｊ≤ｎ）是Ｒ中任意元素，它们满足Πｎｊ＝１βｊγｊ＝ｄｅｔＡ，则存在ｎ阶阵Ｂ和Ｃ满足ＰＡＰ－１＝ＢＣ，其中Ｂ是下三角阵，Ｃ是上三角阵，Ｐ∈ＧＬｎ（Ｒ）．进一步，可以取Ｂ使βｊ（１≤ｊ≤ｎ）位于Ｂ的主对角线上，同时可以取Ｃ使γｊ（１≤ｊ≤ｎ）位于Ｃ的主对角线上．     

向量值马氏决策规划的线性加权解法

类似［１－４］,折扣向量值马氏决策规划（ＤＶＭＤＰ）描述为： ｛Ｓ,（Ａ（ｉ）,ｉ∈Ｓ）,ｑ,ｒ,Ｖβ｝,（１）其中Ｓ为可数状态集,Ａ（ｉ）是有限决策集,ｑ（ｊ｜ｉ,ａ）是转移概率,ｒ＝ｒ（ｉ,ｊ,ａ）＝（ｒ１（ｉ,ｊ,ａ）,ｒ２（ｉ,ｊ,ａ）,…,ｒｐ（ｉ,ｊ,ａ））是状态ｉ处使用决策ａ于下一步转移到状态ｊ时所获的ｐ维报酬向量,ｒ（ｉ,ｊ,ａ）对ｉ,ｊ,ａ一致有界,Ｖβ是β折扣目标． 以Π表一般策略集,若　π　∈Π有 Ｖβ（π）≤ Ｖβ（π*）,则称π* 为ＤＶＭＤＰ的“强有效策略”,Ｖβ（π*）为“…     

向量坐标的新表征

向量坐标的新表征王传玉（安徽机电学院）设Ｒｎ为，ｎ维向量空间，α１，α２，…．αｎ为某一组基，其Ｇｒａｍ行列式为Ｇ（α１，α２，…，αｎ）＝其中（。；，。，）表示向量。；与ａｊ的内积。Ｖ。６Ｒ”，则。一ｘｌ。ｌ＋ｘ。ａ。＋…＋ｘ。ａ．，其中。；，。·...     

关于不可约复矩阵的可逆性

本文推广了不可约复矩阵可逆性的一个经典结果──Ｂｅｔｔｅｒ推论，证明了如下定理：一个ｎ×ｎ不可约复矩阵Ａ是可逆的，如果它满足下列条件之一：某α∈［０，１］，且对至少一个。成立严格不等式，其中Ｎ＝｛１，２，…，ｎ｝，Ｒｉ∑ｊ∈Ｎ－（ｉ）｜αｉｊ｜，Ｃｉ＝∑ｊ∈（ｉ）｜αｊｉ｜，（ｉｉ）｜αｉｉαｊｊ｜≥ＲｉＲｊ，且对至少一对（ｉ，ｊ）成立严格不等式，同时Ａ有两行其非零非对角元的个数不小于２。     

数学奥林匹克讲与练(19)

例题讲解１４５．给定实数ａ１，…，ａｍ；ｂ１，…，ｂｎ及正数ｐ１，…，ｐｍ；ｑ１，…，ｑｎ，组成一个ｍ×ｎ的数表，其位于第ｉ行、第ｊ列的一个数为ａｉ＋ｂｊｐｉ＋ｑｊ（ｉ＝１，２，…，ｍ；ｊ＝１，２，…，ｎ）．求证：在此数表中存在一个数，它不小于与其同行的任意一个数，又不大于与其同列的任意一个数．证法１　我们要在ｍ×ｎ的数表中找出一数ｘ＝ａｋ＋ｂｌｐｋ＋ｑｌ，满足条件ａｋ＋ｂｊｐｋ＋ｑｊ≤ｘ　（１≤ｊ≤ｎ）ａｉ＋ｂｌｐｉ＋ｂｌ≥ｘ　（１≤ｉ≤ｍ）（１）将两式变形为ｐｋｘ－ａｋ≥－ｑｊｘ＋…     

相依样本下条件密度双重核估计的强相合性

设（Ｘ１，Ｙ１），…，（Ｘｎ，Ｙｎ）是从取值于Ｒ＾ｐ×Ｒ＾ｑ的随机向量（Ｘ，Ｙ）中抽取的随机样本，在给定Ｘ＝ｘ的条件下Ｙ具有条件密度ｆ（ｙ│ｘ）。在本文中，我们考虑ｆ（ｙ│ｘ）的通常的和递归形式的双重核估计ｆｎ（ｙ│ｘ）＝ｎ∑ｉ＝１Ｋ１（Ｘｉ－ｘ／ａｎ）Ｋ２（Ｙｉ－６／ｂｎ）／〔ｂｎ＾ｑｎ∑ｊ＝１Ｋ１（Ｘｊ－ｘ／ａｎ）〕ｆｎ（ｙ│ｘ）＝ｎ∑ｉ－１Ｋ１（Ｘｉ－ｘ／ａｉ）Ｋ２（Ｙｉ－ｙ／ｂｉ）／ｎ∑ｊ     

灵敏度分析一般情形的讨论

灵敏度分析一般情形的讨论于克祥（北京物资学院）设线性规划的标准形为ｍａｘｉ＝ＣＸ其中Ａ＝（Ｐ１，Ｐ２，…，Ｐｎ），Ｐｉ为列向量，Ｃ＝（Ｃ１，Ｃ２，…，Ｃｎ）．设Ｂ＝（Ｐ１，Ｐ２，…，Ｐｍ）为最优基教科书中讲灵敏度分析时，只对Ｃ和ｂ中一个分量进行讨论，...