小波紧框架的构造

小波框架理论是小波分析的重要内容之一.本文对于4-带尺度函数,由V1中的l个函数ψ1,ψ2,…,ψl构造小波紧框架.首先给出这个l个函数构成小波紧框架的充分条件.由此给出由4-带尺度函数构造出一个小波紧框架的公式.最后还给出类似于小波的小波紧框架的分解与重构算法.     

小波紧框架的显式构造

该文研究对应于3带尺度函数的小波紧框架,这个小波紧框架是由V_1中的l个函数ψ^1, ψ^2, ψ^n 构成.给出这l个函数构成小波紧框架的充分条件.由此给出由3 带尺度函数构造出一个小波紧框架的显式公式.特别的,如果给定尺度函数的符号是有理函数,则可以构造出符号为有理函数的小波紧框架.最后还给出类似于小波的小波紧框架的分解与重构算法.      

α带小波紧框架的显式构造方法

文中研究了对应于α-带尺度函数的小波紧框架,这个小波紧框架是由V₁中的n个函数ψ¹,ψ²,...,ψⁿ构成. 首先给出了这n个函数构成小波紧框架的充分条件, 并借助尺度函数给出了构造小波紧框架的显式公式. 如果尺度函数的符号是有理函数,则可以构造出符号为有理函数的小波紧框架. 其次给出类似于正交小波的小波紧框架的分解与重构算法,并构造了小波紧框架的数值算例.     

二元3带小波紧框架的构造

研究二元3带小波紧框架的结构.首先给出二元3带小波紧框架的充分条件.并给出这种小波紧框架的显式公式.若给定的尺度函数的符号函数是有理函数,则可以构造出符号函数为有理函数的小波紧框架.文中给出了数值例子,还给出了二元3带小波紧框架的分解和重构算法.     

Hardy空间H~1(R)的紧小波框架系数刻画

利用标准正交小波基下函数的展开系数来刻画Hardy空间H~1(R)已经得到了很好的证明.该文利用紧小波框架与标准正交小波基的关系及其性质,给出了Hardy空间H~1(R)在紧小波框架下函数展开系数的一个刻画.     

N维2带小波紧框架的构造

给出了$m$个函数生成$N$维2带小波紧框架的充分条件和$N$维2带小波紧框架的显式构造算法, 讨论了小波紧框架的分解算法与重构算法. 提出的构造方法很有普遍性, 容易推广到$N(N\geq2)$维$M(M\geq 2)$带小波紧框架的情形,也可以得到类似的小波紧框架的分解算法与重构算法.     

a尺度三维八向加细小波尺度函数的构造算法

依据双向小波理论为基础,利用张量积构造a尺度三维八向加细小波尺度函数,研究了具有紧支撑性面具符号的a尺度三维八向加细方程拥有紧支撑分布解的情况,讨论了三维八向a尺度加细小波函数紧支撑区间.     

E-紧框架小波来自MRA的特征刻画

设E=■或■,■(x)∈L~2(R~2)且■_(jk)(x)=2■(E~jx-k),其中j∈Z,k∈Z~2.若{■_(jk)|jJ∈Z,k∈Z~2}构成L~2(R~2)的紧框架,则称■(x)为E-紧框架小波.本文给出E-紧框架小波是MRA E-紧框架小波的一个充要条件,即E紧框架小波■来自多尺度分析当且仅当线性空间F_■(ξ)的维数为0或1,其中F_■(ξ)=■(ξ)|j■1},■_j(ξ)={■((E~T)~j(ξ+2kπ))}_(k∈EZ~2,j■1。     

二元多重小波紧框架的矩阵频域乘子

矩阵频域乘子是由本质有界可测函数组成的矩阵,它能将多重小波紧框架映射成多重小波紧框架.引入二元多重小波紧框架的矩阵频域乘子的概念,给出了一个矩阵值函数成为二元多重小波紧框架的矩阵乘子的充要条件,并给出了构造例子.     

多尺度仿射框架包对空间L~2(R)的分解

研究了由酉拓展原理构造的一类多尺度仿射框架包的性质.运用时频分析与泛函分析方法,建立了紧仿射框架包与面具函数的关系式,提出了仿射框架包构成L~2(R)规范紧仿射框架的充分条件,进而,给出多尺度紧仿射框架包子空间对空间L~2(R)的直交分解.     

一类积分方程组正解的对称性和单调性

本文讨论积分方程组（？）解的性质,其中G_α是α阶贝塞尔位势核,0≤β〈α（n-α＋β）/n,1/（q＋1）＋1/（r＋1）〉（n-α＋β）/n,1/（r＋1）＋1/（p＋1）〉（n-α＋β）/n.我们用积分形式的移动平面法证明上述积分方程组的正解是径向对称且单调的.     

一类单中心二次可积系统的Abel积分零点个数

讨论了首次积分为H(x,y)=x~k(1/2y~2+Ax~2+Bx+C)的Abel积分的代数构造,并研究了k=2时具有一个中心的平面二次可积系统在n次扰动下的Abel积分零点个数上界问题,得到了较小的上界估计,     

单位圆到凸区域上的调和拟共形映照

设F（x）=p（x）e^ir（x）为单位圆周到约当凸曲线Γ上的保向同胚映照.本文证明:若ess inf|F’（x）|>0且对于一切的φ∈R有|F（φ+x）+F（φ-x）-2F（φ）|≤M|x|^α,这里α>1,M为正常数,则ω=P[F]（z）为单位圆到凸区域Ω=int（Γ）上为调和拟共形映照.     

小麦茎秆性状与单穗重的相关分析与通径分析

利用2010-2011连续两年河南科技学院小麦试验田所得的试验资料,对6个不同小麦品种的茎秆性状与单穗重进行相关分析与通径分析.相关分析结果表明,所考查的茎秆性状与单穗重的相关程度依次为:茎重>茎粗>株高>茎长>壁厚;茎重与单穗重(r_(5y)=0.8213~(**))和茎粗与茎重(r_(25)=0.7218~(**))、茎长与株高(r_(13)=0.9582~(**))的相关分别呈极显著,茎粗与单穗重(r_(2y)=0.5990~*)、茎重与株高(r_(13)=0.6550~*)均达显著水平.通径分析结果显示,考查的茎部性状对单穗重的直接效应(绝对值)依次为:茎重>株高>茎长>壁厚>茎粗.茎重的直接正效应(p_(x_5→x_5→y)=1.3986~(**))最大,茎长(p_(x_1→x_1→y)=0.6297~*)次之,壁厚(p_(x_3→x_3→y)=0.2323)居三,株高的直接负效应(p_(x_3→x_3→y)=-1.1617~(**))极显著;5个茎部性状的决策系数依次为:茎重(0.3414)>壁厚(-0.0030)>茎粗(-0.1959)>茎长(一0.2063)>株高(一1.9800).据此明确了茎重、壁厚为提高小麦单穗重的主选因素,株高是主控因素.在注重对基部节间短、粗、茎壁厚性状选择的同时,适当控制株高,是选育高产抗倒小麦品种的有效途径.     

Construction and reconstruction of tight framelets and wavelets via matrix mask functions

The paper develops construction procedures for tight framelets and wavelets using matrix mask functions in the setting of a generalized multiresolution analysis (GMRA). We show the existence of a scaling vector of a GMRA such that its first component exhausts the spectrum of the core space near the origin. The corresponding low-pass matrix mask has an especially advantageous form enabling an effective reconstruction procedure of the original scaling vector. We also prove a generalization of the Unitary Extension Principle for an infinite number of generators. This results in the construction scheme for tight framelets using low-pass and high-pass matrix masks generalizing the classical MRA constructions. We prove that our scheme is flexible enough to reconstruct all possible orthonormal wavelets. As an illustration we exhibit a pathwise connected class of non-MSF non-MRA wavelets sharing the same wavelet dimension function.     

A multidimensional central limit theorem with speed of convergence for axiom a diffeomorphisms

Let T:X → X be an Axiom A diffeomorphism,m the Gibbs state for a Hlder continuous function ɡ. Assume that f:X → R^d is a Hlder continuous function with ∫_X^fdm = 0.If the components of f are cohomologously independent, then there exists a positive definite symmetric matrix σ²:=σ² （f ） such that S^fn √ n converges in distribution with respect to m to a Gaussian random variable with expectation 0 and covariance matrix σ² . Moreover, there exists a real number A > 0 such that, for any integer n ≥ 1,Π( m*（ 1√ nS f n ）,N （0,σ² ） ≤A√n, where m*（1√ n S^fn）denotes the distribution of 1√ n S^fn with respect to m, and Π is the Prokhorov metric.     

Diophantine方程组a~2+b~2=c~r和x~2+b~y=c~z的一点注记

设r是大于1的正奇数,a,b,c是满足a~2+b~2=c~r的互素正整数.证明了:当r(?)5(mod8),c>10~(12)r~4且b是奇素数的方幂时,方程x~2+b~y=c~z仅有正整数解(x,y,z)=(a,2,r).     

多小波采样定理的拓展

采样定理在数字信号通讯中发挥了十分重要的作用,因为信号通常由它的离散采样数据来恢复.Han Bin等人在[J.Comput.Appl.Math.,2009,227:254-270]中构造了广义插值加细函数向量.本文研究与广义插值加细函数向量有关的采样定理的拓展问题.具体而言,对于已知的广义插值d-加细函数向量φ=(φ_1,…,φ_r)~T,即φe(m/r+k)=δ_kδ_(e-1-m),k∈Z,m=0,1,…,r-1,e=1,…,r我们将构造一组函数{φ_(r+1),…,φ_(dr)},使得φ~ロ=(φ~T,φ_(r+1),…,φ_(dr))~T也是d-加细的,而且满足φ_e(m/(dr)+k)=δ_kδ_(θ_(d,r(e)-m))k∈Z,m=0,1,…,dr-1,e=r+1,…,dr,其中θ_(d,r(e))=e-r+R_(e-1-r,d-1),R_(e-1-r,d-1)=「(e-1-r)/(d-1)」.我们建立与φ~■有关的采样定理.显然,φ的多小波子空间采样定理的适用范围得到了拓展.给出φ~■的多小波子空间采样级数的截断误差估计.     

图的点可区别Ⅳ-全色数的一个上界

δ和△分别表示图G的最小度和最大度,利用概率方法研究点可区别IV-全色数的上界,证得如果δ≥2,δ≥61n△,n≤([16Δ(Δ-1)]~(δ-1))/(96π·δ~(δ+2)·(Δ+1)),那么x_(vt)~(iv)(G)≤16Δ(Δ-1).     

Marcinkiewicz积分交换子与加权BMO函数

证明了若1相似文献