关于A-收敛

设A={ai}（i=1）∞S_（e_1）~＋,其中S（e1）＋={x=（x（n））∈e1：‖x‖=1且x（n）≥0对任意的n∈N}.Banach空间X中的序列{x_n}称为A-收敛于x∈X是指对任意的ε〉0,→0当i→∞,其中A（ε）={n∈N：‖x_n-x‖≥ε}.这篇文章中,我们证明了该收敛可以用一个有限可加的概率测度加以刻画.我们对A-收敛与统计收敛的关系进行了讨论,证明了A-收敛为统计收敛完全取决于A的w~＊-拓扑性质.     

一个构造增生映像零点的带误差的迭代算法

设E是一致光滑的Banach空间,A:D(A)E→2~E是一个满足值域条件的增生算子,进一步满足线性增长条件:‖Ax‖≤C(1+‖x‖)对某个常数C0, x∈D(A).设z∈D(A)是任意固定元,x_1∈D(A), A~(-1)0≠Φ.定义序列{x_n}D(A)如下:x_(n+1)∈x_n-λ_n(Ax_n+θ_n(x_n-z+e_n)),n≥1,其中{λ_n}与{θ_n}是满足一定条件的非负数列.则x_n→x~*∈A~(-1)(0),(n→∞).作为应用,我们推出构造连续伪压缩映像的不动点的收敛定理.     

Asplund空间的一些几何特征

本文主要讨论Asplund空间的一些几何特征。设 X 为 Banach 空间,本文证明了下述等价:(1)X 是 Asplund 空间;(2)X~*的每个有界范闭子集包含它的ω~*闭凸包的一个端点;(3)X~*的每个有界范闭子集包含它的凸包的一个端点;(4)对 X~*的每个有界范闭子集 A,存在 x_o∈X/{0}和 x_o~*∈A,使得 x_o~*(x_o)=(?)x~*(x_o);(5)对 X~*的每个有界范闭子集 A,集{x∈X,■x_o~*∈A,使得 x_o~*(x)=sup x~*(x)}在 X 中范稠     

广义Lipschitz伪压缩映射黏滞迭代逼近方法的强收敛

K是Banach空间E的一个非空闭凸子集,T:K→K是一个广义Lipschitz伪压缩映射.对Lipschitz强伪压缩映射f:K→K和x_1∈K,序列{x_n}由下式定义:x_n+1=(1-α_n-β_n)x_n+α_nf(x_n)+β_nTx_n.在{α_n}与{β_n}满足合适条件的情况下,每当{z∈K;μ_n‖x_n-z‖~2=inf_(y∈K)μ_n‖x_n-y‖~2}∩F(T)≠φ时,{x_n}强收敛到T的某个不动点x~*.     

TVS-锥度量空间中的统计收敛

本文研究TVS-锥度量空间中的统计收敛以及TVS-锥度量空间的统计完备性.令(X,E,P,d)表示一个TVS-锥度量空间.利用定义在有序Hausdorff拓扑向量空间E上的Minkowski函数ρ,证明了在X上存在一个通常意义下的度量d_ρ,使得X中的序列(x_n)在锥度量d意义下统计收敛到x∈X,当且仅当(x_n)在度量d_ρ意义下统计收敛到x.基于此,我们证明了任意一个TVS-锥统计Cauchy序列是几乎处处TVS-锥Cauchy序列,还证明了任意一个TVS-锥统计收敛的序列是几乎处处TVS-锥收敛的.从而,TVS-锥度量空间(X,d)是d-完备的,当且仅当它是d-统计完备的.基于以上结论,通常度量空间中统计收敛的许多性质都可以平行地推广到锥度量空间中统计收敛的情形.     

α-强增生算子零点的迭代逼近

设E为一致光滑Banach空间,A：E→E为有界次连续α-强增生算子满足：对某x_0∈E,α(r)＞|Ax_0|．设{C_n}为[0,1]中数列满足控制条件：(i)C_n→0(n→∞)；(ii)sum from∞to n=0 C_n=∞．设{x_n}n≥0由下式产生：x_n 1=x_n-C_nAx_n,n≥0,(@)则存在常数a＞0,当C_n＜a时,{x_n)强收敛于A的唯一零点x~*．     

集合论与代数的新运算(Ⅰ)

定义1 令X={x_1,x_2,…,x_n},n是自然数;对于任意给定的A,B∈p(X),A={x_(i_1),x_(i_2),…,x_(i_k)}1≤i_1相似文献   

局部化单调原理及应用

以下我们总假定(X,d)表度量空间,简记为X,T为X的自映象,B:X?R_+~0=[0,+∞)。我们称X满足广义TCS收敛条件,若存在一点x_0∈X使得{B(T~nx_0)}收敛,蕴含{T~nx_0}有一个收敛子列。称σ(x,T)={x,T_x,T~2x,…,T~nx,…}为x的T轨道。称函数B(x)在p∈X点轨道连续,若{x_n}?σ(x,T),x_n→p,有B(x_n)?B(p)。若B(x)在X内每一点轨道连续,称B(x)在X上轨道连续。我们有如下结果。     

集合论与代数的新的运算(Ⅰ)

定义1 令X={x_1,x_2,…,x_n},n是自然数;对于任意给定的A A,B∈P(X),A={x_(i1),x_(i2),…,x_(ik)},1≤i_1相似文献   

关于无条件收敛级数的几点注记

在Banach空间[简称(B)型空间]中的无条件收敛级数,曾被许多作者研究过。按Gelfand( [1]第一部分§4)级数∑x_n,x_n∈E[(B)型空间]叫做无条件收敛,如果对任意f∈E~*(E的共轭空间),∑|f(x_n)|<∞。他并给出了极数无条件收敛的两个等值定义: (1)极数∑x_n 无条件收敛,必须且只须存在常数M,使∑|f(x_n)|≤M||f||。对一切f∈E~*成立。 (2)级数∑x_n无条件收敛,必须且只须存在常数M,使||∑ε_nx_n||≤M,对一切自然数N和ε_n=±l成立。     

Banach空间非扩张映像不动点强收敛定理

设E是具弱序列连续对偶映像自反Banach空间, C是E中闭凸集, T:C→ C是具非空不动点集F(T)的非扩张映像.给定u∈ C,对任意初值x0∈ C,实数列{αn}n∞=0,{βn}∞n=0∈ (0,1),满足如下条件:(i)sum from n=α to ∞α_n=∞, α_n→0;(ii)β_n∈[0,α) for some α∈(0,1);(iii)sun for n=α to ∞|α_(n-1) α_n|<∞,sum from n=α|β_(n-1)-β_n|<∞设{x_n}_(n_1)~∞是由下式定义的迭代序列:{y_n=β_nx_n (1-β_n)Tx_n x_(n 1)=α_nu (1-α_n)y_n Then {x_n}_(n=1)~∞则{x_n}_(n=1)~∞强收敛于T的某不动点.     

部分多值逻辑函数集中的极大封闭集

<正> 设 k 元集合 E~k={0,1,…,k-1}.函数 f(x_1,…,x_n)定义在 E~k 上而其函数值仍属于 E~k,如果对任意 α_1,…,α_n∈E~k,f(α_1,…,α_n)皆有定义,则称 f(x_1,…,x_n)为完全函数,否则称 f(x_1,…,x_n)为非完全函数.当 f(α_1,…,α_n)无定义时,记为f(α_1,…,α_n)=*.处处无定义的函数记为*.完全和非完全函数都称为部分 k 值逻辑函数.所有部分 k 值逻辑函数作成之集合记为 P_k~*.     

有界序列收敛准则

<正> 本文建立了适用于有界非单调序列的收敛准则.Cauchy 收敛准则也称Bolzano-Cauchy 定理:实序列{x_n}收敛的充要条件是,任给ε>0,存在N,当n>N 时,不等式|x_n-x_(n+k)|<ε(1)对任意正整数k 都成立.由证明可知,由k 的任意性及(1)式,首先证得{x_n}的有界性.若将有界性作为已知条件,取消k 的任意性,设k=1,则序列仍收敛.有界实列收敛准则:有界实序列{x_n}收敛的充要条件是,任给ε>0,存在N,当n>N 时,满足     

关于阻尼牛顿法收敛域的一个定理

设:D R~n→R~n是Frechet可导算子,以O(x,r)表示开球{x′|‖x′-x‖0. 为了求非线性方程F(x)-0的解x=x~*,常常使用牛顿迭代方法: x_(n+1)=x_n-F′(x_n)~(-1)F(x_n) (n∈N_0) (1)N_0={0,1,2,…}.但是在有些场合,为了取得更好的效果却需使用阻尼牛顿迭代法——一种修正的牛顿法:     

关于 Heine 定理成立的两个充分条件

本文论述拓扑空间 X 具有 A_1(即 X 满足第一可数公理)和 X 的拓扑能用列收敛刻划(即 (?)A(?)X 及(?)a∈(?),A 中有序列 x_n→x)各自分别是映射 f:X→Y(Y 也是拓扑空间)具有 Heine 性质(即 f:X→Y 连续(?)(?)x∈X 及 X 中的任何序列{x_n},由 x_n→x 可推出f(x_n)→f(x))的充分条件,但都非必要条件,而且后一个条件弱于前一个条件.     

评《关于膨胀算子不动点定理的注记》一文

在文献[1]中,于挺同志证明了下述定理: 定理1设(X,d)是紧度量空间,T是X→X的连续映射,如果存在h>0,对任意x,y∈X,有 d(TX,TY)≥hd(x,y) (1)则T在X中有唯一不动点x_*,且对任意x_0∈X,x_n=TX_(n-1)(n=1,2,…),有=x_*。 我们可以证明: 当X至少有两个点时,满足定理1条件的映射不存在。 证明 用反证法,设存在映射T满足定理1的条件。由X至少有两个不同的点及(1)式易知T≠Ⅰ(Ⅰ是X→X的恒等映射)。     

奇异点处的拟Newton方法

1.引言 假定F是R~m→R~m的可微映射,x~*∈R~m是 F(x)=0 (1.1)的解. 如果在解点处Frechet导数是可逆的,只要F′(x)具有一定的性质,就可保证Newton迭代 x_(i+1)~N=x_i~N-F′(x_i~N)~(-1)F(x_i~N) i=0,1,… (1.2)产生的点列在||x_0-x~*||适当小时二阶收敛于x~*:     

关于广义{\Phi}-增生算子的最速下降法的收敛定理

设$E$为一致光滑Banach空间,$A:E\to E$为有界次连续广义${\it \Phi} $-增生算子满足:对任意$x_0\in E$,选取$m\ge 1$,使得$\| x_0 - x^* \| \le m$且$\mathop {\underline {\lim } }\limits_{r \to \infty } {\it \Phi} (r) > m\left\| {Ax_0 } \right\|$.设$\{C_n\}$为$[0,1]$中数列满足控制条件: i)$C_n\to 0\,(n\to\infty)$; ii)$\sum\limits_{n = 0}^\infty {C_n } = \infty $.设$\{x_n\}_{n\ge0}$由下式产生x_{n + 1} = x_n - C_n Ax_n ,\q n \ge 0, \eqno{(@)}$$则存在常数$a>0$,当$C_n < a$时,$\{x_n\}$强收敛于$A$的唯一零点$x^{*}$.     

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.     

Best Simultaneous Approximation for Dunham-Type by an N-Dimensional Subspace on a Set of N+1 Points

Let X={x_0,x_1…,x_n}and let c(X)be the set of all continuous real functions on X with the Chebyshev norm. Let G=span{g_1,g_2,…,g_n}be an n-dimensional subspace of c(X).Let T={(f~+,f~-):f~+≥f~-and f~+,f~-∈c(X)}.If there exists a P∈G such that max{||f~+-P||, ||f~--P||}=inf{max{||f~+-Q||, ||f~--Q||}:Q∈G},(1) then P is called a best simultaneous approximation to(f~+,f~-)from G.