关于非线性規划中鞍点定理的两点注記

§1.鞍点定理中的约束规格我们下面将沿用Arrow,Hurwicz,Uzawa在[2]中所用的术语和记号.准鞍点条件:如(?)使f(x)在约束g(x)≥0下取最大值,f(x)和g(x)是可微的,则存在(?)≥0使得(?)+(?)=0,(?)((?))=0.其中x是n维列向量〈x_1i,x_2,…,x_n〉,y是m维行向量(y_1,y_2,…,y_m).f(x)是     

多重Fourier级数及其线性平均

§1 引言设 n 为自然数.R~n 为 n 维欧氏空间.Q 为 R~n 中的方体:Q={x_1,…,x_n)=x|-π≤x_j<π,j=1,…,n}.R~n 中的点 x=(x_1,…,x_n)与 y=(y_1,…,y_n)的欧氏内积记作 xy=x_1y_1 … x_ny_n,欧氏范数是|x|(x_1~2 … x_1~2.)~(1/2)L(Q)表示在 Q 上 Lebesgue 可积,对每个变元都以2π为周期的 n 元函数的空间.设f∈L(Q),它的 Fourier 系数是C_m(f)=■(m)=(2π)~(-n)∫_Qf(x)e~(-imx)dx m∈Z~n.     

均匀Ⅱ-型三角剖分上带边界条件的二元四次C~2样条函数空间

正1引言设矩形域Ω是一个闭长方形域[x_0,x_(m+1)]■[y_0,y_(n+1)],取x_0≤x_1≤,…,x_m ≤x_(m+1),y_0≤y_1≤,…,y_m ≤y_(m+1),并用直线簇x=x_i,i=1,…,m,y=y_j,j=1,…,n对Ω进行矩形剖分.在矩形剖分的基础上,连接其中各个小矩形胞腔的斜率为正的对角线所形成的三角剖分即为所谓的I-型三角剖分■,     

常微分方程的Gear差分方法收敛性的充要条件

(一)引言 设m个未知函数的一阶常微分方程组 dy~i/dx=f~i(x,y~1,y~2,…,y~m)(i=1,2,…,m)和初始条件 y’(x_0)=y_0~1,y~2(x_0)=y_0~2,…,y~m(x_0)=y_0~m。以下,我们将用熟知的向量记号,把上述微分方程组和初始条件分别写成     

向量连分式逼近与插值

§！.向量连分式展开式 给定不同实数组成的序列∏_x~∞={x_0,x_1,x_2,…}和由对应的有限向量组成的序列?_z~∞={V~((0)),V~((1)),V~((2)),…},其中V~((i))=V(x_i),V~((i))∈C~d.向量的Samelson逆变换定义为 V~(-1)(x)=V~*(x)/|V(x)|~2,V~*是V的共轭向量.(1) 定义1.?_l[x_0x_1…x_l]称为V(x)的第l阶反差商,其中     

量测误差为 ARMA 过程的随机逼近

为了求回归方程 h(x)=0的根 x~0,根据对回归函数 h(·)的量测,在 i 时刻对x~0的估计为 x_i,在 i+1时刻对回归函数在 x_i 处进行量测,但量测量 y_(i+1)带有误差ε_i:y_(i+1)=h(x_i)+ε_i,而误差是相关的,构成一个 ARMA 过程:ε_(n+1)+D_1ε_n+…+D_dε_(n-d+1)=ω_(n+1)(x_n,ω)+C_1ω_n(x_(n-1),ω)+…+C_rω_(n-r+1)(x_(n-r),ω),其中 ω_(i+1)(x_i,ω)是一个鞅差序列,熟知的定理讨论的是 d=0,r=0的特例,并要求 ω_(i+1)(x_i,ω)相互独立.本文给出一个随机逼近算法,并给出条件,当 n→∞时,x_n(?)x~0 a.s..这个结果对d=0,r=0的特例,和熟知的事实相比,不仅在噪声的性质上,而且对 h(·)及E‖ω_(n+1)(x,ω)‖~2的控制函数,y_(i+1)和 x_i 的维数差别等方面都减弱了条件.     

约束极值的一个可行方向法

<正> 引言我们讨论下面的约束极值问题(NP):(?)f(x_1,x_2,…,x_n) (1)(NP)R={x|a_j~Tx≤b_j,x∈E~n,j∈I},I={1,2,…,m}.(2)其中 a_j=(a~(j_1),a_(j_2),…a_(j_n))~T,x~T=(x_1,x_2,…,x_n)是 n 维向量,b_j 是标量,f(x_1,x_2,…,x_n)是一阶连续可微的凸函数.     

三次保凸样条曲线的一种构造法

一、曲线的方程 给定平面点组p_i(x_i,y_i)(i=0,1,2,…,n),它们构成拆线p_0p_1p_2…p_n。考虑x_0相似文献   

数据分层妙解方差最值问题

<正>定理^([1])假设第一层有m个数,分别为x_1,x_2,…,x_m,平均数为x,方差为s([1])假设第一层有m个数,分别为x_1,x_2,…,x_m,平均数为x,方差为s²;第二层有n个数,分别为y_1,y_2,…,y_m平均数为y,方差为t2;第二层有n个数,分别为y_1,y_2,…,y_m平均数为y,方差为t²,则样本方差b2,则样本方差b²=1/m+n[(ms2=1/m+n[(ms²+nt2+nt²)+mn/m+n(x-y)2)+mn/m+n(x-y)²].     

标准Jacobi矩阵的混合型特征反问题

0 引言 本文讨论如下标准形式的Jacobi矩阵 其中a_i>0(i=1,2,…,n),b_i>0(i=1,2,…,n-1)。 对于Jacobi矩阵(对称三对角矩阵)的特征反问题,已有的成果[1],基本上集中在由两组频谱或两个特征对(指特征值及相应的特征向量)构造Jacobi矩阵的元素这样两类问题上,习惯上称之为频谱型或特征向量型反问题。本文提出且求解了第三类型——混合型特征反问题。即由一组频谱数据和一个特征向量构造矩阵元素的问题: 问题Ⅰ 给定正数λ~(1),λ~(2),…,λ~(n)和实向量x=(x_1,x_2,…,x_n)~T,其中x_1=1。构造一个标准形式的Jacobi矩阵J,使其第k阶顺序主子阵恰以λ~(k)(k=1,2,…,n)为其特征值。且(λ~(n),x)为其特征对。 问题Ⅱ 给定正数0<λ_1~(n)<λ_1~(n-1)<…<λ_1~(1)和正向量x=(x_1,x_2,…,x_n),其中x_=,x_k>0(k=2,…,n),构造一个标准形式的Jacobi矩阵J,使其第K阶顺序主子阵恰以λ_1~(k)为其最小特征值,而(λ~(n),x)为J的特征对。 问题Ⅲ 给定n个实数0<λ_1)<λ_2<…<λ_n和m个实数λ~(1),λ~(2),…,λ~(m)及m维向量x=(x_1,…,x_m)~T。构造n阶标准形式的Jaeobi矩阵J,使其第K阶顺序主子阵恰以λ~(k)(k=1,2,…,m)为其特征值,而(λ~(m),x)为第m阶顺序主子阵的特征对,且λ_k(k=1,2,…,n)为J的特征值。这里系大于或等     

关于一个积分不等式的Djokovi(?)''''s猜想(英文)

在1965年,Djokovi,D.Z提出[1]:设x_0(1-α_1)(x_2-x_0)时,(4)不成立,一般说,(4)式是否成立和点x_0相似文献   

Hadamard不等式一个推广的加强

<正> 由通常的高维超平行多面体体积的递归定义可知,n维内积空间R~n中n个向量x_1,x_2,…,x_n构成的n维超平行多面体的体积V[x_1,x_2,…,x_n]等于这n个向量的坐标构成的行列式det(x_1,x_2,…,x_n)之绝对值.因此,Hadamard不等式有下列的几何形式:     

多元微分法的点函数分析

多元函数的极限与积分可归结为点函数的研究.本文给出多元微分法的点函数讨论.(一)由于点P与向量(?)是一一对应的,因此只要把n维点P(x_1,x_2,…,x_n)∈R~n看作n维向量(?),即     

平面曲线上奇异点的性态

本文讨论了平面曲线x=x(t),y=y(t)上奇异点的性态,由此得出若[x~(k)(t_0)]~2+[y~(k)(t_0)]~2=0,k=1,2,…,n-1,而[x~(n)(t_0)]~2+[y~(n)(t_0)]~2≠0,则当n 是奇数时,曲线在点M_0(x_0,y_0)是光滑的,当n 是偶数时,点M_0(x_0,y_0)是曲线上尖点这一结论。     

一个三次样条插值定理

C.Davis和W.J.Kammerer曾先后用不同的方法证明了如下定理: 设y_0,y_1,…,y_n为实数,满足y_0>y_1,y_1y_3,…,则存在唯一的一个n次多项式P_n(x)和一组点x_0,x_1,…,x_n使得P_n(x_i)=y_i(i=0,1,…,n),P′_n(x_i)=0(i=1,2,…,n-1),0=x_0相似文献   

激烈振荡函数积分余项的精确估计

以V_n表示n维正方形区域:0≤x_1≤1,0≤x_n≤1,以C表示V_n×V_n上2n元连续实函数f(x_1,…,x_n;y_1,…,y_n)的全体.对于非负实数x,用〈x〉=x-[x]表示它的分数部分.徐利治研究了激烈振荡函数积分     

一个高阶加速公式

本文给出一个高阶加速公式ψ(x_n)=x_(n+2)+(Δx_(n+1)(Δx_n+Δx_(n+1))·Δx_(n+2)·Δ~2x_n)/((Δx_n-Δx_(n+2))(Δx_(n+1))~2+(Δx_n+Δx_(n+1))·Δx_n·Δ~2x_(n+1))n=0,1,2,…其阶数为 P~2+1,其中 P 为已给的单点或多点迭代函数φ(x)之阶数。该公式较 Aitken δ~2加速公式更为有效且实用。     

关于矩阵切触有理插值

1 矩阵切触插值连分式 设实区间[a,b]中由不同点组成的插值结点为x_1,x_2,…,x_n,它们的重数分别为a_1,a_2,… ,a_n,M=sum from i=l to n(a_i-1),与之对应的待插值矩阵集为 {A_i~(k):k=0,1,…,a_i-1,i=1,2,…,n,A_i~(k)=A~(k)(x_i)∈R~(d×d)}. 设方阵A=(a_(ij)),它的广义矩阵逆定义为 A~(-1)= A/‖A‖~2 (A≠0) (1.1)     

具有等变量极值的多元函数

定义.D是n维欧氏室空中一个点集,n≥2,f(x_1,x_2,…,x_n)是定义在D上的一个n元函数。如果f在D上极值存在,并且位于诸变量相等时,那末,称f在D上具有等变量极值。定理. 设f(x_1,x_2,…,x_n)(n≥3)是定义在D上的一个n元函数。如果f(x_1,x_2,…,x_n)在D上具有极大(小)值,且任意固定     

2-齐次多项式集合的吴消元法

1引言 考虑2-齐次多项式集合p,两组变量分别记为x=(x_1…,x_n)与y=(y_1…,y_m),p的零点集Zero(P)为有限点集.利用吴消无法([7],[6])可以将此类多项式集合完全三角化从而求得全部解,但这样消元的复杂度甚高.