变指数空间上多线性分数次积分的Lipschitz光滑性

本文研究了多线性分数次积分算子在变指数空间的有界性.利用多线性分数次积分转化为相对应的分数次积分的方法,获得了它从变指数强和弱Lebesgue空间到变指数Lipschitz空间的有界性,推广了先前的研究结果.     

变指数空间上多线性分数次积分的Lipschitz光滑性（英文）

本文研究了多线性分数次积分算子在变指数空间的有界性.利用多线性分数次积分转化为相对应的分数次积分的方法,获得了它从变指数强和弱Lebesgue空间到变指数Lipschitz空间的有界性,推广了先前的研究结果.     

变指数加权Herz-Morrey空间上的分数次积分算子交换子的有界性

本文在指数函数的正则性自然假设下,建立了变指数加权Herz-Morrey空间上分数次积分算子及其交换子的有界性.从而得到了变指数加权Herz空间上的一个结果.     

变指数加权Herz-Morrey空间上的分数次积分算子交换子的有界性（英文）

本文在指数函数的正则性自然假设下,建立了变指数加权Herz-Morrey空间上分数次积分算子及其交换子的有界性.从而得到了变指数加权Herz空间上的一个结果.     

带变量核的变指数分数次积分算子（英文）

本文利用变指标Hardy空间的原子分解,应用经典不等式和变指数的性质,证明了带变量核的变指数分数次积分算子从变指标Hardy空间到变指标Lebesgue空间的有界性.     

变指数Herz-Hardy空间上的多线性奇异积分（英文）

本文基于变指数函数空间的性质和多线性奇异积分在变指数Lebegue空间中的有界性,应用变指数Herz-Hardy空间上的原子分解定理,得到Calderón-Zygmund多线性奇异积分T从乘积变指数Herz-Hardy空间到变指数Herz空间的有界性.     

齐次分数次积分算子在变指标函数空间上的有界性

本文得到了齐次分数次积分算子在变指标Lebesgue空间、变指标Hardy空间和变指标Herz型Hardy空间上的一些有界性结果.     

变指标Herz型Hardy空间上分数次积分的有界性（英文）

本文得到了分数次积分算子及其交换子在变指标Herz型Hardy空间上的有界性.     

无界集上带粗糙核的分数次积分算子及其交换子在消失广义变指标Morrey空间的有界性（英文）

本文研究了无界集上带粗糙核的分数次积分算子及其交换子在消失广义变指标Morrey的空间有界性.利用变指标函数的性质和算子T?,α及其交换子[b, T?,α]在变指标Lebesgue空间的逐点估计,获得了无界集上带粗糙核的分数次积分算子T?,α及其交换子[b, T?,α]在消失广义变指标Morrey空间的有界性,推广了已有的结果.     

多线性分数次积分及其极大算子在变指标Herz空间上的有界性

本文研究了多线性分数次积分算子T_(?,μ)~A及其极大算子M_(?,μ)~A在变指标空间上的有界性.利用变指标Lebesgue空间和Lipschitz空间的相关性质,获得了这两类算子分别在变指标Herz空间和变指标Herz-Morrey空间上的有界性.这一结果推广了这两类算子在变指标Lebesgue空间上有界性的结论.     

可变模糊集合理论与可变模型集

在对立模糊集定义基础上给出以相对隶属函数表示的模糊可变集合定义,给出可变模糊聚类迭代模型、可变模糊模式识别模型、可变模糊对立识别模型.它们是可变模糊聚类、识别、优选决策、评价相统一的理论模型集,是可变模糊集的基础模型与核心内容,可用于自然、管理、人文、社会等各种学科中关于模糊聚类、识别、优选决策、评价、预测等众多实际领域.     

Discrete Random Variable

<正>We have learnt something about statistics and probability before.In this section,accord- ing to what you have learnt I’ll introduce you something about random variable.     

全系数模糊的广义模糊变量线性规划

构建并讨论了一类约束条件与目标函数均含模糊系数的广义模糊变量线性规划问题.首先,简单介绍了模糊结构元理论并基于模糊结构元理论定义了表征模糊数面积信息的散度指标.其次,兼顾距离与面积信息,给出了三角模糊数与拟三角模糊数比较排序的新方法,将全系数模糊的广义模糊变量线性规划转化为普通的多目标线性规划.最后,借鉴分层规划的思想,结合模糊数本身性质,给出了此类问题的一种简化求解方法.     

Variable Besov-type Spaces

In this paper we introduce Besov-type spaces with variable smoothness and integrability.We show that these spaces are characterized by the φ-transforms in appropriate sequence spaces and we obtain atomic decompositions for these spaces.Moreover the Sobolev embeddings for these function spaces are obtained.     

Variable resolution triangulations

A comprehensive study of multiresolution decompositions of planar domains into triangles is given. A general model is introduced, called a Multi-Triangulation (MT), which is based on a collection of fragments of triangulations arranged into a directed acyclic graph. Different decompositions of a domain can be obtained by combining different fragments of the model. Theoretical results on the expressive power of the MT are given. An efficient algorithm is proposed that can extract a triangulation from the MT, whose level of detail is variable over the domain according to a given threshold function. The algorithm works in linear time, and the extracted representation has minimum size among all possible triangulations that can be built from triangles in the MT, and that satisfy the given level of detail. Major applications of these results are in real-time rendering of complex surfaces, such as topographic surfaces in flight simulation.     

Variable objective search

This paper introduces the variable objective search framework for combinatorial optimization. The method utilizes different objective functions used in alternative mathematical programming formulations of the same combinatorial optimization problem in an attempt to improve the solutions obtained using each of these formulations individually. The proposed technique is illustrated using alternative quadratic unconstrained binary formulations of the classical maximum independent set problem in graphs.     

某类系数变号的二阶非线性变时滞微分方程的振动性

研究了二阶非线性变时滞微分方程x″(t)+p(t)f(x(g(t)))=0的振动性,对振动因子p(t)变号的情况,给出了两个重要的引理,并得到方程振动的一个充分性定理.所得结论推广了二阶非线性变时滞微分方程当系数不变号时原有的振动性结论.     

时变耦合变时滞非自治神经网络模型的全局同步性分析

利用Lyapunov泛函方法,对一类时变线性耦合神经网络模型的全局同步性进行了研究．在去掉耦合矩阵的对称性、不可约性和扩散耦合限制的基础上,得到了确保耦合时滞神经网络模型全局同步的充分性条件．所得结果仅依赖于系统中的参数,条件易于验证且不必求矩阵的特征值．