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20 2 设 xi >0 ,i =1,2 ,… ,n,n≥ 2 ,∑ni= 1xi =1,记 Ek(x) =Ek(x1 ,x2 ,… ,xn) =∑1≤ i1 <… 0 )时 ,有Ek(1x1 - m,… ,1xn - m)≥ Ckn(n - m) k.(续铁权 .2 0 0 1,1)2 0 3 设 Ai >0 ,λk>0 (i =1,2 ,… ,n;k = 1,2 ,… ,n) ,∑ni=1Ai ≤π,n∈ N.(1)若 0≤λ≤ 1,有C2n(1-λ21 λ2 ) 2 (λπ) 2 ≤ (n - 1 cosλπ) .∑nk= 1cos2 λAk - cosλπ(∑ni=1cosλAi) 2 ≤ C2n(λπ) 2 ,等号同时成立当且仅当λ=0 .(2 )若 0≤λ≤ 1,有4λ2 C2ncos2 λ2 π≤ (n - 1 cosλ… 相似文献
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设λi(i=1,...,N)是一列非0的数,D是一维复平面C的开单位圆盘,φi(i=1,...,N)是D的解析自映射,本文研究了定义在加权Bloch空间上复合算子线性组合∑i=1NλiCφi、的紧致性. 相似文献
3.
C.J.Stone曾在其Consistent Non-Parametric Regression一文中提出了构造泛相容的近邻概率权函数系列{W_(Ni):i=1,…,N;N=1,2,…}的一般方法。其中W_(Ni)=W_(Ni)(X;X_1,…,X_N)代表在子样X_1,…,X_N的布局下计算在X点的条件概率经验分布时在X_i点的资料Y_i,所占的权;而(X,Y),(X_1,Y_1),…,(X_N,Y_N)则是i.i.d的d+d′维随机矢量。其步骤是先构造在布局x;x_1,…,x_N之下的距离PN:X;X_1,…,X_N(简记为PN)。然后用PN衡量各X_i(i=1,…,N)到X的远近。由近及远赋予X_i从大到小 相似文献
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可靠性增长试验中一类结构可靠度的统计分析 总被引:2,自引:0,他引:2
设X_(i1),X_(i2)……,X(in),是X_i的随机样本(i=1,2,…,m),且这些样本间是相互独立的,又设X_i~N(θ_i,δ_i~2)(θ_i与δ_i未知),且对某一常数c有P(X_1>c)≤P(X_2>c)≤…≤P(X_m>(?)基于上述样本,文中给出P(X_m>c)的点估计和在某种意义下最优的置信下限。 相似文献
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椭圆元在维数公式中的贡献 总被引:1,自引:0,他引:1
主要算出SU(n,1)中正规椭圆元g的共轭类在维数公式中的贡献N(g)=λn-(n+1)m/|C(g)|(λ-λ1)(λ-λ2)…(λ-λn)'其中m≥2,Bn表示n维超球,SU(n,1)是Bn的自同构群且在Bn上可迁;不失一般性,上式中g=对角阵(λ1,…,λn,λ)(其中λi≠λ,i=1,2,…,n). 相似文献
8.
主要算出SU(n,1)中正规椭圆元g的共轭类在维效公式中的贡献: N(g)=λn-(n 1)m/|C(g)|(λ-λ1)(λ-λ2)…(λ-λn),其中m≥2,Bn表示n维超球,SU(n,1)是Bn的自同构群且在Bn上可迁;不失一般性,上式中g=对角阵(λ1,…,λn,λ)(其中λi≠λ,i=1,2,…,n). 相似文献
9.
《高等学校计算数学学报》2015,(4)
<正>1引言多年来,众多数学工作者在推导和分析如下定义的逆特征值问题(IEP)的理论和算法上表现出了相当大的兴趣.以下我们设c=(c_1,c_2,….c_n)~T E R~n,{A_i}_(i=1)~n是n个实对称的n×n矩阵.定义A(c)=∑ni=1c_iA_i.(1)设A(c)的特征值为{λ_i(c)}_(i=1)~n且λ_1(c)≤λ_2(c)≤…≤λ_n(c).设{λ_i~*)_(i=1)~n为任意给定的n个数并且满足λ_1~*≤λ_2~*≤…≤λ_n~*.我们这里考虑的IEP就是寻找向量c~*∈R~n使得λ_i(c~*)=λ_i~*对任意的i=1,2,…,n.(2) 相似文献
10.
限制同时Chebyshev逼近 总被引:2,自引:0,他引:2
设T是紧Hausdorff空间,C(T)表示定义在T上的实值连续函数全体.对f∈C(T),定义 ||f||=max|f(t)|,则C(T)是Banach空间。再设λ_i>0(i=1,2,…,m),sum from i=1 to m(λ_i)=1,(1≤m≤+∞,1≤p<+∞),令 相似文献