不带微商的边界型求积公式

本文在不带微商项的条件下,对一些特殊区域构造了具有最高代数精确度的边界型求积公式。还对某些较广泛的区域解决了构造3次边界型或非边界型求积公式的“最少结点数”的问题。 首先,我们在立方体区域上将Sadowsky的42点5次边界型求积公式的结点个数减少到32点,并证明了要构造立方体区域上的5次边界型对称求积公式,结点个数不能少于32。文中还构造出n维双层球壳区域上具有最高(3次)代数精度和最少结点个数((2n+2)点)的边界型求积公式。因此,[5]中构造出的3维双层球壳区域上的8点3次边界型求积公式是“最少结点数”的求积公式。最后,证明了对于2维、3维轴对称区域(即关于所有坐标轴都对称的区域)构造3次求积公式,至少分别用到4个和6个结点。对于n维球域构造3次求积公式至少要用到2n个结点。 本文出现的求积公式都是不带微商项的。     

新二元三角插值多项式的构造

设Ω=[-πxπ,-πyπ],C(Ω)表示关于x,y均以2π为周期的连续函数空间.若f(x,y)∈C(Ω),取结点组为(xk,yl)=(2k+2n 1)π,(2l 2+m 1)πk=0,1,2,…,2n,l=0,1,2,…,2m,则我们获得一个二元三角插值多项式Cn,m(f;x,y)=M1N∑k=2n0∑l=2m0f(xk,yl).1+2∑nα=1cosα(x-xk)+2∑mβ=1cosβ(y-yl)+4∑nα=1∑mβ=1cosα(x-xk)cosβ(y-yl)其中M=2m+1,N=2n+1.为改进其收敛性,本文构造一个新的因子ρα,β,使得带有该因子ρα,β的二元三角插值多项式Ln,m(f;x,y)可以在全平面上一致地收敛到每个连续的f(x,y),且具有最佳逼近阶.     

一个整数瓶颈问题的两个多项式算法

讨论下列数学模型Ⅰ:求x=(x_1,x_2,…,x_n)适合条件{■a_(ij)x_j≥b_i (i=1,2,…,m) x_j≥0且整数(j=1,2,…,n)使f(x)■{c_jx_j}达到最小值,其中m＜n,a_(ij),b_i及c_j均为正整数。对该模型,建立了两个多项式算法,其复杂度均为O(n~2),并列举了一个数值例子．     

均匀Ⅱ-型三角剖分上带边界条件的二元四次C~2样条函数空间

正1引言设矩形域Ω是一个闭长方形域[x_0,x_(m+1)]■[y_0,y_(n+1)],取x_0≤x_1≤,…,x_m ≤x_(m+1),y_0≤y_1≤,…,y_m ≤y_(m+1),并用直线簇x=x_i,i=1,…,m,y=y_j,j=1,…,n对Ω进行矩形剖分.在矩形剖分的基础上,连接其中各个小矩形胞腔的斜率为正的对角线所形成的三角剖分即为所谓的I-型三角剖分■,     

广义非线性最小二乘问题的一个分离解法

非线性最小二乘涉及数据拟合问题.在测量、实验与科学研究中常用一个选定的含有可调参数向量x∈R~n的函数y=φ(x,t)(通常为x的非线性函数)去拟合一组含有误差的数据(T_j,y_j),j=1,2,…,m,最小二乘就是选择适当的参数向量x使函数x=φ(x,t)在拟合误差平方和最小意义下最优地拟合这些数据.如T_j(j=1,2,…,m)上的误差为零或忽略不计,问题则成为常规非线性最小二乘问题:     

环的交换性定理

本文证明了: 定理1 设R是有左单位元e的结合环的而N为其诣零元集合,如果R中恒有。(i) x~(n(x))-x∈N x∈R此处n(x)是大于1的依赖于x的整数;(ii) x≡y(mod N)就导致x~i=y~i x~j=y~j i=i(x,y) j=j(x,y) (i,j)=1是与x,y有关的大于2的整数或者x,y与N中每一元都可交换。则R为交换环. 定理2 若R是kothe半单环,a,b∈R,存在k≥m=m(a,b)≥1;l≥n=n(a,b)》1使得[(ab)~m(ba)~n]∈Z(R)且R之特征为p(素数),则R为交换环。     

插值型求积公式的代数精度

借助于勒让德多项式的零点性质,证明了N阶插值型求积公式的代数精度可取N到2 N+1之间的任意整数值,计算得到了两点插值型求积公式的代数精度与求积节点位置的关系.简化了[1]中关于3次代数精度的条件的讨论.     

杭州大学一九八三年攻读硕士学位研究生入学考试试题

1.给定函数f∈C~2[a,b]和分划a=x_0相似文献   

简单分歧数值解的L_p估计

§1.问题的提出 考虑单参数二阶椭圆拟线性微分方程:λ∈R,Ω?R~N(N=1,2)是多角形凸域(要求?Ω是Lipschitz连续的)或光滑域.[a_(ij)]∈C~1满足正定条件.f(x,y)∈C~2f(x,0)≡0,f_y(x,θ)≥0,但f_y(x,0)?0,?x∈Ω.记||·||_(j,p,Ω),p≥1,j=0,1,2为通常的W~(j,p)(Ω)范.H_0~1?W_0~(1,2),(·,·)为H_0~j中通     

球域上的某种意义下的最佳求积公式

关于高维球域上的求积公式,美国的Stroud曾利用代数方法构造了“乘积型求积公式”(见[1])。所谓区域R_n上的求积公式为“乘积型公式”,意即它是由n次迭加一维求积公式所产生的公式。这种公式所用结点个数随着维数的增大而迅速增大,所以对于大维数的积分不宜去构造“乘积型求积公式”。本文应用[2]中给出的矩形域、立方域上的最佳边界型求积公式,给出构造球域上求积公式的一种方法。这种方法的优点是对n维球域的求积公式,只须用一个n-1维的边界型求积公式和一个一维求积公式     

简单分歧数值解的L_p估计

§1.问题的提出 考虑单参数二阶椭圆拟线性微分方程:λ∈R,Ω?R~N(N=1,2)是多角形凸域(要求?Ω是Lipschitz连续的)或光滑域.[a_(ij)]∈C~1满足正定条件.f(x,y)∈C~2f(x,0)≡0,f_y(x,θ)≥0,但f_y(x,0)?0,?x∈Ω.记||·||_(j,p,Ω),p≥1,j=0,1,2为通常的W~(j,p)(Ω)范.H_0~1?W_0~(1,2),(·,·)为H_0~j中通     

抛物区域上拟共形映射的极值性

分别记Ω={(x,y)|y2＜4(x 1))为平面上的抛物区域,Fk=Kx iy K-专是Ω上的水平拉伸映射,(Ω)=FK(Ω),E (C) aΩ,Q(FK|E)={f:f是Ω到(Ω)上的拟共形映射,f|E=Fk|E}.得到了FK在Q(FK|E)中极值的充要条件是∞为E的聚点.     

一类乘积核的本征值分布

本文讨论了一类形如 G( x,y) =m1( x) K( x,y) m2 ( y)的乘积核所诱导的积分算子的本征值的分布问题 ,其中 K ( x,y)∈ CΩ×Ω 是正定的 .当 m1( x) ,m2 ( x)∈ CΩ 并且 m1( x) m2 ( x) 0时 ,我们证明了TG∶ L2 ( Ω)→L2 ( Ω)是迹算子 ,其本征值非负并得到了一个迹公式∑n∈ Nλn( TG) =∫Ωm1( x) K ( x,x) m2 ( x) dx.对于 m1( x) ,m2 ( x)∈ L∞( Ω)的情形 ,我们证明了一个稍弱的结果 .∑n∈ N|λn( TG) | ‖ m1. m2 ‖L∞∫ΩK( x,x) dx.     

半线性蜕缩椭圆型方程的Dirichlet问题

设Ω(?)R~n(n≥2)是光滑有界区域.讨论如下的半线性蜕缩椭圆型方程的Dirichlet问题Lu ≡-sum from i,j=1 to n((?)/(?)x_i)(aij(x)((?)u/(?)xj)=g(x,u) (x,u),在Ω中,u=0,在(?)Ω上。(1)这里,且sum from i,j=1 to n(aijξiξj≥k sum from i=1 to n(ρ~a_i(x)ξ_i~2),(?)x∈(?),(?)ξ∈R~n,(2)     

一种同时求解多项式全部μ(≥1)重二次因子的迭代法

是同时求解多项式全部互异实根中迄今最有效的算法之一.[4]中指出,W-法实际上等价于N维空间中函数: F:R~N→R~N,F(x)=[F_1(x),…,F_N(x)]~T的Newton法(其中,F_j=S_j(x)+(-1)~(j-1)a_j,S_j系j次初等对称函数,j=1,…,N),[4]是经修改函数F_j(x)定义为f关于x_1,…,x_j的差商F_j(x)=f[x_1,…,x_j]     

一种同时求解多项式全部μ(≥1)重二次因子的迭代法

是同时求解多项式全部互异实根中迄今最有效的算法之一.[4]中指出,W-法实际上等价于N维空间中函数: F:R~N→R~N,F(x)=[F_1(x),…,F_N(x)]~T的Newton法(其中,F_j=S_j(x)+(-1)~(j-1)a_j,S_j系j次初等对称函数,j=1,…,N),[4]是经修改函数F_j(x)定义为f关于x_1,…,x_j的差商F_j(x)=f[x_1,…,x_j]     

一类带临界Sobolev指数及有拟超临界Neumann边界条件的椭圆方程正解的多重性

本文讨论了Ω上如下一类带临界增长的椭圆方程在拟超临界的Neumann边界条件下正解的存在性:-Div(| u |p-2 u) =λum up*-1,-| u |p-2 u ν=ψ(x)uq-1,x∈Ω,x∈Ω.这里Ω∈RN,(N≥3)是光滑有界区域, 1≤p < N,0< m < p-1,(N -1)pN - p= p*N-1 ≤q < p*,其中p* =NpN - p是W1,p(Ω)→Ls(Ω)的Sobolev临界指数,p*N-1 =(N -1)pN - p是W1,p(Ω)→Lt( Ω)的在(N-1)维流形上的临界指数,λ>0是一个正参数.     

线性抛物型积分微分方程的扩展混合体积元方法

1 引言 考虑线性抛物型积分微分方程初边值问题: {pt(x,t)-▽.{A(x,t)▽p(x,t) +∫t0 B(x,t,τ)▽p(x,τ)dτ}=f(x,t),(x,t)∈Ω×(0,T],(1.1) p(x,0):p0(x), x∈Ω, p(x,t)=0, (x,t)∈(a)Ω×(0,T]. 这里x=(x,y),Ω=(a,b)×(c,d),(e)Ω是区域Ω的边界,p为未知函数,A=(aij)2×2为已知的对称正定矩阵,B=(bij)2×2为已知矩阵,而且aij,bij,(aij)t(i,j=1,2)光滑有界,f∈L2(Ω).     

二阶椭圆型微分方程解的振动定理

考虑二阶非线性椭圆型微分方程∑^n_{i,j}∂/∂x_i{A_{i,j}(x,y)∂/∂x_j}+q(x)f(y)=0 (E)，其中q(x)在外区域 Ω∈R\+n上变号. 利用偏Riccati变换和积分平均技巧, 建立了方程(E)所有解振动的充分准则.     

Boundedness of generalized higher commutators of Marcinkiewicz integrals

Let (b) ＝ (b1,…,bm) be a finite family of locally integrable functions. Then,we introduce generalized higher commutator of Marcinkiwicz integral as follows:μ(b)Ω=(∫∞o|F(b)Ω,t(f)(x)|2et/t)1/2,whereF(b)Ω(f)(x)＝1/t∫|x-y|≤tΩ(x-y)/|x-y|n-1m∏j=1(bj(x)-bj(y))f(y)dy.When bj ∈(A)βj, 1≤j≤m, 0＜βj＜1,m∑j=1βj =β＜n, and Ω is homogeneous of degree zero and satisfies the cancelation condition, we prove that μ(b)Ω is bounded from Lp(Rn)to Ls(Rn), where 1 ＜ p ＜ n/β and 1/s = 1/p -β/n. Moreover, if Ω also satisfies some Lq-Dini condition, then μ(b)Ω is bounded from Lp(Rn) to (F)β,∞p(Rn) and on certain Hardy spaces. The article extends some known results.