关于CO-H-空间上的映射(Ⅰ)

对CO-H-空间X和Y,本文得到[X,Y]上的元素为有限阶元素的一个充分条件,并讨论了全体从X到Y的CO-H-映射的同伦等价类所组成的集合[X,Y]_(co-H)对[X,Y]上的加法运算封闭的条件.     

关于紧算子的Orlicz-Pettis型定理

设X是桶空间,Y是序列完备的局部凸空间.本文证明了,由X到Y的紧算子组成的算子级数,其在弱算子拓扑下和一致算子拓扑下的子级数收敛是一致的,当且仅当(X’,β(X’,X))不拓扑同胚地包含CO;同时证明了,N’中σ(X’,X)-子级数收敛级数是β(X’;X)-子级数收敛的,当且仅当(X’,β(X’,X))不拓扑同胚地包含CO.     

不含C0—Banach空间到l^1的连续线性算子

设 X、Y 是两个 Banach 空间,用(?)(X,Y)表示从 X 到 Y 的连续线性算子全体。有关 Banach 空间(同胚)含 C_0或不含 C_0的刻画,Bessaga 和 Pelczynski 在[1]中作了深入而细致的讨论;李容录在[2]中给出一个 Banach 空间 X 不含 C_0当且仅当每个 T∈(?)(C_0,X)都是紧算子;;Rosenthal 在[3]中得到如果 Banach 空间 X 不含 C_0,那么每个 T∈(?)(C(S),X)都是弱紧的,这里 S 是紧 Hausdorff 空间,C(S)表示 S 上的连续函数空间。本文用(?)(X,(?)′)及(?)(X,(?)′)中的算子给出 Banach 空间及其对偶空间不含 C_0的另外刻画,同时给出了(?)(X,l′)及(?)(X~*,l′)中算子的一般表达式,这里 X~*表示 X 的对偶空间。     

关于广义导算子的左右本性逆

在本文中,X、Y等表示Banach空间,H、K等表示Hilbert空间,如无特别注明均为无限维的。[X,Y]表示由X到Y的有界线性算子空间,当Y=X时记作B(X)。K(X)表示X上的紧算子全体所成之集。 设A_i∈B(X)、B_i∈B(Y)(i=1,2,…,n),由     

关于“改进Huang族算法”一文的注记

J.Flach,在文[1]中对Huang族算法的迭代式这里引进新的参数争φ_k和σ_k,令得到“改进Huang”族算法的迭代公式并在文献[1]的主要定理中证明了这一改进Huang族算法类中,所有算法产生的序列{x_k}只依赖于ρ_k、φ_k和σ_k,与其他参数无关.本文指出,J.Flaohs引进的独立参数仅仅是σ_k,这样[1]的主要结论可改为:改进Huang族算法产生的{x_k}只依赖于ρ_k和σ_k,与其他参数无关.考虑迭代公式     

光滑映射芽的有限决定性(Ⅱ):M-∮_k决定

A.du Plessis[1]对实奇点理论中?决定的阶数作了很好的估计。T.Ga-ffney等[2]发展到I-?及M-?的情形。李养成[4]则将[1]向?_k作了推广。本文以[2]为特例,也推广了[4]的部分结果。作为推论,本文建立了∞-?_k的一个估计,当k=0是[7]的主要结果。§4例说明[1]的定理(2.8)不能推广到M情况。     

Lp(Ω)空间上的Coherent风险度量

本文在Banach空间L^P(Ω)上定义Coherent风险度量ρ：L^P(Ω)→R，证明了ρ是下半连续的Coherent风险度量当且仅当存在Banach空间L^q(Ω)中的一个弱^*闭凸概率测度集Q使得ρ(X)=Z∈Q^sup E(-X/rZ)，其中1/p 1/q=1,推广了[3]中的部分结果。     

Banach空间上线性算子的伪条件数与最小模

本文用算子的最小模来估计伪条件数ω_i(A) (见[1][2])。主要结果是ω(A)≥‖A‖/γ(A) (i=1,2)和ω_i(A)=‖A‖/γ(A) (i=3,4)。由此得出判断的一个简单而有用的定理,它包含了[2]的结果。顺便也肯定地回答了[2]中所提出的问题。 在本文中X、Y是Banach空间,A∈[X,Y),A的最小模γ(A)=inf{‖Ax‖;p(x N(A))=1}。文中用到γ(A)的性质见[3.pp94—100] 定理Ⅰ 设A∈[X,Y],m(A) inf{‖Ax‖;‖x‖=1 l>0。那么ρ(A,M_0∩N_0)=     

Banach空间上线性算子的伪条件数

设X和Y是两个Banach空间,用[X,Y]表示由X到Y上的所有有界线性算子全体之集,若算子A∈[X,Y]是可逆的,通常我们把A的条件K(A)定义为:若算子A∈[Y,X],存在广义逆,文献[1]中给出了A(关于A~ 的)伪条件数的概念。记A的伪条件数为,其定义为:显然,当A可逆时,1980年,匡蛟(员力灬)又对可逆算子引进了w—条件数的概念,对一     

L—Fuzzy拓扑共生结构的扩张

§1.L-fuzzy拓扑的扩张定义1.1 ,设(X,T_1)与(Y,T_2)为L—fuzzy拓扑空间,(Y,T_2)称作(X,T_1)的扩张。若满足下列两个条件(1)存在在中同f:(X,T_1)→(Y,T_2);(2)Supp f(X)=Y。特别若要求f(X)为良紧的,则称为紧扩张(参见[8])。记     

G空间与开映射定理

Ptak 证明了如下著名的开映射定理:局部凸 Haasdorff 拓扑向量空间 X(简记 l_(cs)空间)是 B-完备的当且仅当(P):每一个从 X 到任意 l_(cs)空间 Y 上的几乎开的连续线性映射是开的。由此产生一个很自然的问题:若将 Y 限制为桶型空间,是否可由性质(P)完全刻划一类l_(c8)空间?(见[2]或[3])我们在此引入 G 空间的概念,给出这一问题的一个完整的回答,然后将所得到的结果推广到一类局部 m -凸拓扑代数上,本文无说明的术语和记号采自[4]和[5]。     

线性模型中一些无偏损失估计的不可容许性和可容许性

设 Y～N_n(Xβ,σ~2V),此处 X 和 V 分别是已知的 n×P 和 n×n 矩阵,rank(X)=p≤n,V>0(即 V 是正定的),β∈R~P 是参数向量,σ>0已知或未知.记(?)=(X′V~(-1)X)~(-1)X′V~(-1)Y,S~2=Y′[V~(-1)-V~(-1)X(X′V~(-1)X)~(-1)X′V~(-1)]Y.对于σ已知情形,本文证明了,在均方误差损失[α-((?)-β)′((?)-β)]~2之下,损失((?)-β)′((?)-β)的无偏估计σ~2tr(X′V~(-1)X)~(-1)在 P≤4时是可容许的,而当P≥5时不可容许.对于σ也是未知参数且 P相似文献   

紧子集空间的半度量与一个度量化定理

设(X,ρ)是半度量空间,半度量函数ρ在紧集上有界,C(X)是以X为基本空间的紧子集空间,并赋以有限拓扑。依Hausdorff度量的定义方式在C(X)×C(X)上定义一个实值函数ρ,本文讨论使(C(X),ρ)成为半度量空间的充分条件与必要条件。利用这些条件给出一个半度量空间可度量化的判定条件,该条件严格弱于Chittenden的度量化条件,且形式上易于掌握。文中纠正了文[2]中一个判断错误。     

广义对角占优矩阵的判定

本文给出了广义严格对角占优矩阵的几个判定条件以及等价表征,这些结论分别推广了[3]与[4]的一些结果。作为约定本文总假设;A=(a_(ij))_n×n 表示复矩阵,∧_k=(?)|a_(kj)|当|a(kk)|≠0时,σ_k=(∧_k)/|α_(kk)|,θ_A={s||a_(ss)|≤∧_s,s∈N={1,2,…,n}},J_A={k||a_(kk)>∧_k,k∈N}     

有限R—平凡p—半群的分类

半群的代数理论的一个重要课题是研究半群S的同余的特性对于S的结构的影响。作为这个课题的一个方面是研究同余可交换半群的性质。本文借助有限R-平凡半群构造定理[5]来研究有限R-平凡的同余可交换半群的分类。设S是半群。S的同余格记为C(S)。设x∈S,ρ∈C(s),x所在的ρ-类记为xρ。S称为同余可交换半群(简称为P-半群),如果ρ°σ=σ°ρ     

(CK)映射及其不动点

定义1 距离空间(E,ρ)到自身的映射 T 称为(CK)映射,若0≤α,β<1,对任意x,y∈E,ρ(Tx,Ty)≤α·ρ(x,y).+β·[ρ(x,Tx)+ρ(y,Ty)].显然,这类映射,当β=0时,为 Banach 压缩映射;当α=0,β=1/2时,为 Kannan映射([1],[2]),当α=0时,为 Kannan —型映射([3]).距离空间(E,ρ)到自身的映射     

关于自共轭算子的特征

在[2]中,Fong讨论了Hilbert空间上算子T=UP=X iY的自共轭条件,证明了当X≥P时,Y=0。同时提出了一个猜测:若T满足|x|≥P时,Y=0。我们在[4]中讨论了有关的问题。本文继续讨论这个问题。 在[4]中证明了当T=UP为半亚正常时,由|x|≥P可推出Y=0,这时,首先由条件也有|x|≥UPU,下面我们证明定理1。     

对称QL算法对角元的收敛条件

文[1]指出,在QL算法收敛性讨论中,仅有β_1~(K)→0并不能保证α_1~(k)收敛,并证明在加上条件:|α_1~(k)-σ_k|μ0”后,可确保α_1~(k)趋于T的某个固定特征值。本文首先对QL算法收敛性给出了一个精确的定义,然后给出一个与[1]不同的确保收敛的条件: “若{σ_k}_k=1~∞极限存在且β_i~(k)→0,则有α_i~(k)→λ_i(j=1,2,…,m)”条件“{σ_k}_k=1~∞极限存在”与“α_1~(k)-σ_k|→0”互不包含,在具体应用中,对后者无法判别(如[3]中给出的NS位移)或不成立的某些场合,前者具有独到的优点。     

几乎仿紧空间

主要证明了如下结果 :( 1 )如果 X =∏α∈ΛXα是 |Λ | -仿紧空间 ,则 X是几乎仿紧 (仿 - L indelof)空间当且仅当 F∈ [Λ ]<ω,∏α∈ FXα是几乎仿紧 (仿 - L indelof)空间 .( 2 )如果 X =∏i∈ωXi 是可数仿紧的 ,则下列三条等价 :X是几乎仿紧 (仿 - L indelof)的 : F∈ [ω]<ω,∏i∈ FXi是几乎仿紧 (仿 - L indelof)的 : n∈ω,∏i≤ nXi是几乎仿紧 (仿- Lindelof)的 .最后还给出了几乎仿紧 (仿 - L indelof)空间的一个刻划     

m-维流形到(m+1)-维流形的零伦浸入的分类

这一节介绍一个引理和有关预备知识.对于拓扑空间 X、Y 而言,我们用[X,Y]表示 X 到 Y 的映射的同伦类组成的集合;[X,Y]'表示 X 到 Y 的保基点的映射的同伦类组成的集合.符号“(?)”表示(根据上下文)群同构或集合间的一一对应.