逆奇异值问题的一个二阶收敛算法

设$n+1$个$m\times n（m\geq n）$实矩阵$\{A_i\}_{i=0}^n$和给定的$n$个正数$\{\sigma_i^{*}\}_{i=1}^n$.本文研究如下的逆奇异值问题：求$n$个实数$\{c_i^{*}\}_{i=1}^n$,使得矩阵$A_0+c_1^{*}A_1+\cdots +c_n^{*}A_n$有奇异值$\{\sigma_i^*\}_{i=1}^n.$基于矩阵方程,我们给出了求解逆奇异值问题的一个新的算法,并证明了它的二阶收敛特性.该算法可以看成是Aishima[Linear Algebra and its Applications,2018,542：310-333]中逆对称特征值问题算法的推广.数值例子表明算法的有效性.     

n阶非线性常微分方程组边值问题的正解

运用不动点指数理论,研究以下$n$阶非线性常微分方程组边值问题正解的存在性和多重正解的存在性\[\left\{\ay\begin{array}{l}-u^{(n)}=f_1(x,u,v),\q-v^{(n)}=f_2(x,u,v),\\[2mm]u^{(i)}(0)=u^{(p)}(1)= v^{(i)}(0)=v^{(p)}(1)=0.\end{array}\right. \] 这里$n\geq 2$, $i = 0,1,2,\cdots,n-2$, $p \in \{1,2,\cdots,n-1\}$, $f_i\in C([0,1]\times\mathbb R^+\times\mathbb R^+,\mathbb R^+)~(i=1,2)$. 用凹函数刻画非线性项$f_1,f_2$的耦合行为, 因而非线性项 $f_i(i=1,2)$ 既可以都是超线性的, 也可以都是次线性的,还可以是混合非线性的(即其中一个是超线性的, 另一个是次线性的).     

一类缺项算子矩阵的四类点谱的扰动

有界线性算子的点谱可进一步细分为4类,分别为$\sigma_{p1}$, $\sigma_{p2}$, $\sigma_{p3}$ 和$\sigma_{p4}$.设 $H, K$为无穷维可分的Hilbert空间,用$M_C$表示$2\times 2$上三角算子矩阵$\left(\begin{array}{cc} A & C \\ 0 & B \\ \end{array} \right)$,对于给定的 $A\in B(H),~B\in B(K)$,描述了集合$\bigcap\limits_{C\in B(K,H)}\sigma_{p1}(M_C)$, $\bigcap\limits_{C\in B(K,H)}\sigma_{p2}(M_C)$, $\bigcap\limits_{C\in B(K,H)}\sigma_{p3}(M_C)$和$\bigcap\limits_{C\in B(K,H)}\sigma_{p4}(M_C)$.     

Zygmund微分映射的正则点

该文的主要结果是: 对任意Zygmund类$C^{p,Z}$映射$f:R^{n}\rightarrow R^{m}$, 若$\frac{n-m}{2}\leq p\leq n-m-1$, 则有mes$K_{f}>0$或者mes$C_{f}>0$. 这个结果给出了Hirsch问题的部分回答.     

一类$L^2(\mathbb{R}^n)$的紧支撑不可分正交小波

本篇文章给出一类$L^{2}(\mathbb{R}^{n})$, $n\geq2$的紧支撑不可分正交小波基的具体构造算法,其中正交小波的伸缩矩阵为$\alpha I_{n}~(\alpha\geq2,\ \alpha \in \mathbb{Z})$, $I_{n}$是$n$阶单位矩阵.最后给出两个不可分正交小波基的构造算例.     

由H\"{o}rmander向量场构成的抛物方程的 $W_{\ast}^{1,p}$ 正则性

设 $X_{1},\cdots ,X_{q}\ (q相似文献   

严格上三角矩阵李代数上的积零导子

设$F$ 为域, $n\geq 3$, $\bf{N}$$(n,\mathbb{F})$ 为域$\mathbb{F}$ 上所有$n\times n$ 阶严格上三角矩阵构成的严格上三角矩阵李代数, 其李运算为$[x,y]=xy-yx$. $\bf{N}$$(n, \mathbb{F})$ 上一线性映射$\varphi$ 称为积零导子,如果由$[x,y]=0, x,y\in \bf{N}$$(n,\mathbb{F})$,总可推出 $[\varphi(x), y]+[x,\varphi(y)]=0$. 本文证明 $\bf{N}$$(n,\mathbb{F})$上一线性映射 $\varphi$ 为积零导子当且仅当 $\varphi$ 为$\bf{N}$$(n,\mathbb{F})$ 上内导子, 对角线导子, 极端导子, 中心导子和标量乘法的和.     

$L^{p}_{[0,1]}$空间M\"{u}ntz有理逼近的Jackson型估计 (英)

设$\Lambda=\{\lambda_{n}\}_{n=1}^{\infty}$为正的实数数列, 且当$n\rightarrow\infty$时, 有$\lambda_{n}\searrow 0$.本文给出了当 $\lambda_{n}\leq Mn^{-\frac{1}{2}},\;n=1,2, \cdots ,$(其中$M>0$为一正常数)时M\"{u}ntz系统$\{x^{\lambda_n}\}$的有理函数在$ L_{[0,1]} ^{p}$空间的逼近速度,主要结论为$R_{n} (f, \Lambda )_{L^{p}}\leq C_M \omega (f, n^{-\frac{1}{2}})_{L^{p}},\;1 \leq p \leq \infty.$     

Cn中单位球上$mu$-Bloch函数的等价刻画

设$\mu$是$[0,1)$上的正规函数, 给出了${\bf C}^{\it n}$中单位球$B$上$\mu$-Bloch空间$\beta_{\mu}$中函数的几种刻画. 证明了下列条件是等价的: (1) $f\in \beta_{\mu}$; \ (2) $f\in H(B)$且函数$\mu(|z|)(1-|z|^{2})^{\gamma-1}R^{\alpha,\gamma}f(z)$ 在$B$上有界; (3) $f\in H(B)$ 且函数${\mu(|z|)(1-|z|^{2})^{M_{1}-1}\frac{\partial^{M_{1}} f}{\partial z^{m}}(z)}$ 在$B$上有界, 其中$|m|=M_{1}$; (4) $f\in H(B)$ 且函数${\mu(|z|)(1-|z|^{2})^{M_{2}-1}R^{(M_{2})}f(z)}$ 在$B$上有界.     

在${\mathbb{R}}^m$中重对数广义律的精确速率

令\{$X$, $X_n$, $n\ge 1$\}是期望为${\mathbb{E}}X=(0,\ldots,0)_{m\times 1}$和协方差阵为${\rm Cov}(X,X)=\sigma^2I_m$的独立同分布的随机向量列, 记$S_n=\sum_{i=1}^{n}X_i$, $n\ge 1$. 对任意$d>0$和$a_n=o((\log\log n)^{-d})$, 本文研究了${{\mathbb{P}}(|S_n|\ge (\varepsilon+a_n)\sigma \sqrt{n}(\log\log n)^d)$的一类加权无穷级数的重对数广义律的精确速率.     

(R,S,μ)对称矩阵逆问题和最佳逼近问题及扰动分析

称R∈C^m×m为k次轮换矩阵若 R的最小多项式为x^k-1(k≥2).令μ∈{0,1,…,k-1}和ζ=e^2πi/k.若R∈C^m×m和S∈C^n×n为k次轮换矩阵,则称A∈C^m×m为(R,S,μ)对称矩阵若RAS^-1=ζ^μA.本文研究了(R,S,μ) 对称矩阵的逆问题和最佳逼近问题,得到了解的表达式. 并讨论了最佳逼近解的扰动分析,得到了比较满意的理论结果, 最后通过数值算例验证了该理论结果的正确性.     

长方矩阵加权群逆的迭代法

1引 言与引理 最近,文[1]定义了长方矩阵的一种加权群逆:设A∈Cm×n,W∈Cn×m.称满足下列矩阵方程组的矩阵X∈Cm×n为A的加W权群逆:(W1)AWXWA=A, (W2)XWAWX=X, (W3)AWX=XWA通常记A的加W权群逆为A#W.若A#W存在,则它是唯一的.     

一种场站设置问题中的几个结论

本文研究如下一种场站设置问题:设S是欧空间E~m中由有限个点A_1,A_2,…,A_n组成的集合.d(A_i,A_j)表示点A_i和A_j之间的距离.令σ(S)=Σ_(1≤i相似文献   

Singular Supercritical Trudinger–Moser Inequalities and the Existence of Extremals

In this paper, we present the singular supercritical Trudinger–Moser inequalities on the unit ball B in R~n, wher~e n ≥ 2. More precisely, we show that for any given α 0 and 0 t n, then the following two inequalities hold for ■,■.We also consider the problem of the sharpness of the constant α_(n,t). Furthermore, by employing the method of estimating the lower bound and using the concentration-compactness principle, we establish the existence of extremals. These results extend the known results when t = 0 to the singular version for 0 t n.     

关于四元数矩阵的最佳逼近问题

通过使用四元数矩阵的广义奇异值分解,给出了四元数矩阵最佳逼近问题‖AHXA-C‖2F+‖BHXB-D‖2F=min, s.t. XH=X的一般表达式.     

双对称非负定阵一类逆特征值问题的最小二乘解

１．引言 逆特征值问题在工程中有广泛的应用,其研究已有一些很好的结果［１－５］．最近,文［６］还研究了双对称矩阵逆特征值问题,即研究了如下两个问题： 问题Ａ．已知Ｘ∈Ｒｎｘｍ,Ａ＝ｄｉａｇ（λ１…,λｍ）,求Ａ∈ＢＳＲｎｘｎ使 ＡＸ＝ＸＡ,其中 Ｒｎｘｍ表示全体 ｎ ｘ ｍ实矩阵集合, ＢＳＲｎｘｎ表示全体 ｎ ｘ ｎ双对称阵集合． 问题Ｂ．已知Ａ＊ＥＲｎｘｎ,求Ａ∈ＳＥ使 ｜｜Ａ＊－Ａ｜｜＝ ｉｎｆ ｜｜Ａ＊－Ａ｜｜ ＡＦＳＥ其中 ＳＥ是问题 Ａ的解集合,｜｜． ｜｜表示 Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓ范数． 在实际问题中, …     

Self-maps of <Emphasis Type="Italic">S</Emphasis><Superscript>2</Superscript> homotopic to a smooth map with a single <Emphasis Type="Italic">n</Emphasis>-periodic point

We show for which (d,n) ∈ Z×N there exists a smooth self-map f:S² → S² so that deg(f)=d and Fix(fⁿ) is a point.     

The Solvability Conditions for the Inverse Problem of Matrices Positive Semidefinite on a Subspace

Inverseproblemsforrealsymmetricmatricesandsymmetricnonnegativedefinitematriceshavebeenstudiedin[1],[2].Theconditionsfortheexistenceofasolutiontheexpressionofthegeneralsolutionandoptimalapproximatesolutionhavebeengiven.Thispaperstudiestheinverseproblemofonekindofmatricesbetweentheabovetwokindsofmatrices-matricespositivesemidefiniteonasubspace.Theconditionsfortheexistenceofasolution,theexpressionofthegeneralsolutionandtheoptimalapproximatesolutionaregiven'Inthispaper9Rnxmdenotesthesetofallrealn…     

四元数矩阵方程AXAH=B的最小二乘解

引入了四元数矩阵范数的概念，通过使用四无数矩阵的奇异值分解，给出了四元数矩阵方程AXA^H＝B在最小二乘意义下的Hermitian解以及Skew-Hermitian解．     

完全二部图K_(1,n),K_(2,n)和K_(3,n)的点强可区别全染色

设f是图G的一个正常全染色.对任意x∈V(G),令C(x)表示与点x相关联或相邻的元素的颜色以及点x的颜色所构成的集合.若对任意u,v∈V(G),u≠v,有C(u)≠C(v),则称.f是图G的一个点强可区别全染色,对一个图G进行点强可区别全染色所需的最少的颜色的数目称为G的点强可区别全色数,记为X_(vst)(G).讨论了完全二部图K_(1,n),K_(2,n)和L_(3,n)的点强可区别全色数,利用组合分析法,得到了当n≥3时,X_(vst)(K_(1,n)=n+1,当n≥4时,X_(vst)(K_(2,n)=n+2,当n≥5时,X_(vst)(K_(3,n))=n+2.