关于三次插值样条的最佳误差界

<正> 设△_n:0=x_o相似文献   

Vincent定理的多元推广

Vincent定理指出:若f(x)为d次实系数多项式,(a_1,b_1)为开区间,则多项式f(x)在(a_1,b_1)上没有实根当且仅当存在正常数δ,使得对任意区间(a,b)(a_1,b_1),当|a-b|δ时,多项式(1+x)~df((a+bx)/(1+x))的系数不变号(都是正数或都是负数).文章的主要工作是推广这一结果到一般的多变元代数系统.设实系数多项式f∈R[x_1,x_2,…,x_n],f相对于变元x_i的次数记为d_i.记区间的笛卡尔积为I=[a_1,b_1]×[a_2,b_2]×…×[a_n,b_n](也称为Box).记φ(I)=max{b_i-a_i,i=1,2,…,n}.定义f_I=(1+x_1)~(d_1)(1+x_2)~(d_2)…(1+x_n)~(d_n)f((a_1+b_1x_1)/(1+x_1),(a_2+b_2x_2)/(1+x_2),…,(a_n+b_nx_n)).称f_I为f相对于Box I的伴随多项式.证明了:若多项式f_1,f_2,…,f_m∈R[x_1,x_2,…,x_n],且BoxΛR~n,则方程组{f_1=0,f_2=0,…,f_m=0}在BoxΛ上没有零点,当且仅当存在正常数δ(与BoxΛ有关),使得对于任意Box IA,当φ(I)δ时,伴随多项式f_(1I),f_(2I),…,f_(mI)中至少一个f_(iI)的非零系数全是正(或负)数且f_i在Box I的所有顶点上的值不为0.     

非正则中项变叙的极限分布

<正> §1.引言设 x_1,…,x_n 是独立同分布的随机变量,x_i 的分布函数记为 F(x),以ξ_(?)~(n),…,ξ(?)表示由小到大的{x_i}的变叙,[1]考虑了对0<λ<1,满足条件     

Hadamard不等式一个推广的加强

<正> 由通常的高维超平行多面体体积的递归定义可知,n维内积空间R~n中n个向量x_1,x_2,…,x_n构成的n维超平行多面体的体积V[x_1,x_2,…,x_n]等于这n个向量的坐标构成的行列式det(x_1,x_2,…,x_n)之绝对值.因此,Hadamard不等式有下列的几何形式:     

确定恒不等式中参数范围(最值)的一种方法

在中学数学里,对于恒不等式中的问题却很少谈及。但近年来国内外高考,数学竟赛和一些书刊中常出现这样一类恒不等式问题:若关于n个变元的不等式。f(x_1,x_2,…,x_n;λ_1,λ_2,…,λ_)>0(≥0)(I)在区域G上恒成立,试求参数λ_1,λ_2,…,λ_m的取值范围(或最大值、最小值)。本文介绍处理这类问题的一种方法——最值法如果在恒不等式(I)中能将变元x_1,x_2·…,x_n,全部或部分分离出来,使(I)式成为F(λ_1,λ_2,…,λ_m)>D(x_1,x_2,…,x_n),或F(λ_1,λ_2,…,λ_m)相似文献   

初等对称多项式的一个重要性质

对于变元x_1,x_2,…,x_n,若记σ_1(n)=∑x_1,σ_2(n)=∑x_1x_j,σ_3(n)=∑x_1x_jx_k,…σ_2(n)=(n),…,σ_n(n)为关于变元x_1,x_2,…,x_n的初等对称多项式。为方便起见,本文规定σ_o(n)=1,则当变元x_1,x_2,…,x_n为实数时,我们得到初等对称多项式σ_o(n),σ_1(n),…,σ_n(n)的一个重要性质: 定理对于实数变元x_1,x_2,…,x_n及σ_o(n),σ_o(n),     

从函数的极大极小值近似恢复函数和它的极值点位置

1 问题的提法 已知一定义在[a,b]中上的函数f(x)在k个内点(x_i)_(i=1)~k处的极大和极小值(y_i)_(i=1)~k和两个端点值y_0,y_(k+1).其中 a=x_0相似文献   

n维空间的Peano曲线

那汤松在文献[1]里,叙述了 Hilbert 关于平面上的 Peano 曲线的构造,并向读者提出了几个问题,其中第四个问题是:“构造三维空间的 Peano 曲线,即在给定的区间[0,1]上,构造这样的三个连续函数(?)(t)、(?)(t)、(?)(t),使所有的点((?)(t),(?)(t),(?)(t))的集合与立方体[0,1]×[0,1]×[0,1]重合”.本文将更一般地、解析地给出在 Jordan 意义下的 n 维欧氏空间的 Peano 曲线 (n≥2),即在区间 [0,1]上,给出 n 个连续函数x_1(t),x_2(t),…,x_n(t),使所有的点 (x_1(t),x_2(t),…,x_n(t))的集合与 n 维立方体[0,1]×[0,1]×…×[0,1] 重合.首先,在区间[0,2]上定义函数     

线性表示在解题中的应用举例

<正>首先我们来看线性表示的概念:定义若a_1x_1+a_2x_2+…+a_nx_n=b(其中x_1,x_2,…,x_n是未知量,a_1,a_2,…,a_n,b是不全为零的常数,n∈N*)则b称为数组x_1,x_2,…,x_n的一个线性组合.当b=0时,x_1,x_2,…,x_n称为线性相关,此时令a_n=-1,则有x_n=a_1x_1+a_2x_2+…+x_(n-1)a_(n-1),称变量x_n是变量x_i(i=1,2,…n-1)的一个线性表示.本文的"线性表示"是指用给定的某些量     

约束极值的一个可行方向法

<正> 引言我们讨论下面的约束极值问题(NP):(?)f(x_1,x_2,…,x_n) (1)(NP)R={x|a_j~Tx≤b_j,x∈E~n,j∈I},I={1,2,…,m}.(2)其中 a_j=(a~(j_1),a_(j_2),…a_(j_n))~T,x~T=(x_1,x_2,…,x_n)是 n 维向量,b_j 是标量,f(x_1,x_2,…,x_n)是一阶连续可微的凸函数.     

半质环的交换性条件

本文对满足可变恒等式的半质环在某种有界条件下给出了一个判断环Ｒ交换性的简便准则，使文献［２－２７］中所有相应结果均成为其直接推论．此外，对不限有界的情况，也得到较为广泛的结论．     

关于数论函数方程φ(x_1…x_(n-1)x_n)=m(φ(x_1)+…+φ(x_(n-1))+φ(x_n))

运用Euler函数的性质证明了:当n>1时,方程φ(x_1…x_(n-1)x_n)=m(φ(x_1)+…+φ(x_(n-1))+φ(x_n))仅有有限多组正整数解(x_1,…,x_(n-1),x_n),得到了这些解都满足max{x_1,…,x_(n-1),x_n}≤2m⁴(n-1)4(n-1)²n2n².     

计算方程重根及其重数的算法

给出一种计算方程重根及重数的迭代算法,分别具有平方收敛和线性收敛.(i)迭代:x_(n+1)=x_n-f x_n (f'(x_n))/((f'(x_n))~2-(f(x_n)f~n(x_n)),m_n=((f'(x_n)))~2/((f'(x_n))~2-f(xn_)f″(x_n)),n=0,1,2,…,重数m≈mn;(ii)加速迭代:x_(n+1)=x_n-(f~((m-1))(x_n))/(f(~m)(x_n)).     

F_2+vF_2上生成M序列的非奇异反馈函数的性质

M序列是一类最长的非线性伪随机序列.本文研究了在F2+vF2上生成M序列的非奇异反馈函数f(x1,x2,…,xn)所具有的3条性质:1)Rf≠f;2)Djf为互不相同的生成M序列的非奇异反馈函数(j=1,v,1+v);3)在f的多项式表达式中,常数项j0一定不为0;若线性项x2,x3,…,xn全出现,则它们的系数不能全为1或j0.     

常系数线性微分方程组的ляпунов函数的公式

<正> §1.引言 我们考虑实常系数线性微分方程组(?)Ляпунов早已证明:如果(1)的特征方程(?)所有的根皆具负实部,那末对于任意给定的负定(正定)m 次齐次多项式 U(x_1,…,x_n),恒存在唯一正定(负定)m 次齐次多项式 V(x_1,…,x_n)满足方程     

應用正二次微分形式的理論於映照半徑之乘積

<正> §1.設G是z平面上的一個區域,a_1,a_2,…,a_n是G中的n個不同的有限點.G_1,…,G_n是G中的一組不相重叠的單連區域,a_ν∈G_ν(ν=1,2,…,n).又設x_1,x_2,…,x_n是一組正數.設R(a_ν,G_ν)是區域G_ν在a_ν的映照半徑,則R(a_ν,G_ν)≤≤4|a_ν—a_ν′|,(ν’≠ν).因此,當n>1時G_1,G_2,…,G_n儘管變動,     

Unmixedness and arithmetic properties of matroidal ideals

Let $$R=k[x_1,\ldots ,x_n]$$ be the polynomial ring in n variables over a field k and let I be a matroidal ideal of degree d. In this paper, we study the unmixedness properties and the arithmetical rank of I. Moreover, we show that $$ara(I)=n-d+1$$. This answers the conjecture made by Chiang-Hsieh (Comm Algebra 38:944–952, 2010, Conjecture).     

經驗分佈之比的極限分佈

<正> §1.引言 令x為一隨機變數,其分佈函數為F(x).對於x作n次相互獨立的试驗,便得n個結果x_1,x_2,…,x_n.我們也可以把x_1,x_2,…,x_n看作是遵循同一個分佈函數F(x)的相互獨立隨機變數.現在把x_1,x_2,…,x_n依其值由小到大的次序排列,我們得到     

Nontrivial solutions of a higher-order rational difference equation

We prove that, for every k ∈ ?, the following generalization of the Putnam difference equation $$ x_{n + 1} = \frac{{x_n + x_{n - 1} + \cdots + x_{n - (k - 1)} + x_{n - k} x_{n - (k + 1)} }} {{x_n x_{n - 1} + x_{n - 2} + \cdots + x_{n - (k + 1)} }}, n \in \mathbb{N}_0 , $$ has a positive solution with the following asymptotics $$ x_n = 1 + (k + 1)e^{ - \lambda ^n } + (k + 1)e^{ - c\lambda ^n } + o(e^{ - c\lambda ^n } ) $$ for some c > 1 depending on k, and where λ is the root of the polynomial P(λ) = λ ^k+2 ? λ ? 1 belonging to the interval (1, 2). Using this result, we prove that the equation has a positive solution which is not eventually equal to 1. Also, for the case k = 1, we find all positive eventually equal to unity solutions to the equation.     

On positive solutions of a reciprocal difference equation with minimum

In this paper we consider positive solutions of the following difference equation $$x_{n + 1} = \min \left\{ {\frac{A}{{x_n }},\frac{B}{{x_{n - 2} }}} \right\}, A, B > 0.$$ We prove that every positive solution is eventually periodic. Also, we present here some results concerning positive solutions of the difference equation $$x_{n + 1} = \min \left\{ {\frac{A}{{x_n x_{n - 1} ...x_{n - k} }},\frac{B}{{x_{n - (k + 2)} ...x_{n - (2k + 2)} }}} \right\}, A, B > 0.$$