从n维微分流形到p(≥2)维欧氏空间的可微映射的一个性质

本文讨论了从n维微分流形M~n到p(≥2)维欧氏空间R~p的可微映射的一个基本性质,即定理1.指出使得秩处处不为零的所有可微映射M~n→R~p形成C~∞(M~n,R~p)中的一个开的稠密子集,其中C~∞(M~n,R~p)表示具有Whitney拓扑结构的一切可微映射M~n→R~p所组成的空间。最后讨论了一类特殊的可微映射的芽(R~n,0)→(R~n,0),n≥2,指出几乎每一个这样的可微芽在恰当的坐标系下,其代表具有某种简便的表达形式。     

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.     

多目标规划的 Lagrange 对偶与标量化定理

定义与问题设 K(?)R~p 为内部非空的点锥,则 K 在 R~p 上确定了如下偏序:x≦K.y(?)y-x∈K,xk(?)}.     

右端非增非连续微分方程组一对伪最小最大解的存在性

设 E 是 Banach 空间,P 是 E 中正规锥,E 中半序由 P 导出.设 u_0,v_0∈E,u_0(?)v_0,D=[u_0,v_0],A(·,·):D×D→E.若存在 x,y ∈D,使得 x(?)A(x,y),A(y,x)(?)y,则称x,y 是 A 的一对伪上下不动点;若 x,y∈D 满足 x=A(x,y),A(y,x)=y,则称 x,y 是 A的一对伪不动点;如果 x_*,x~*∈D 是 A 的一对伪不动点,并且对 A 在 D 中的任一对伪不动点 x,y,x(?)y,都有 x_*(?)x(?)y(?)x~*,则称 x_*和 x~*是 A 的一对伪最小最大不动点;若x∈D 满足 A(x,x)=x,则称 x 是 A 的不动点.如果对任给固定的 v∈D,A(·,v):D→E是增算子,并且对任给固定的 u∈D,A(u,·):D→E 是减算子,则称 A 是 D 上的混合增减算子.     

右端非增非连续微分方程组一对伪最小最大解的存在性

<正> 设 E 是 Banach 空间,P 是 E 中正规锥,E 中半序由 P 导出.设 u_0,v_0∈E,u_0(?)v_0,D=[u_0,v_0],A(·,·):D×D→E.若存在 x,y ∈D,使得 x(?)A(x,y),A(y,x)(?)y,则称x,y 是 A 的一对伪上下不动点;若 x,y∈D 满足 x=A(x,y),A(y,x)=y,则称 x,y 是 A的一对伪不动点;如果 x_*,x~*∈D 是 A 的一对伪不动点,并且对 A 在 D 中的任一对伪不动点 x,y,x(?)y,都有 x_*(?)x(?)y(?)x~*,则称 x_*和 x~*是 A 的一对伪最小最大不动点;若x∈D 满足 A(x,x)=x,则称 x 是 A 的不动点.如果对任给固定的 v∈D,A(·,v):D→E是增算子,并且对任给固定的 u∈D,A(u,·):D→E 是减算子,则称 A 是 D 上的混合增减算子.     

关于乘子法的一种新算法

本文提出了关于增广乘子法的一种新算法.证明了该算法的合理性及其收敛速率为超线性的.对于非线性规划问题:(P)minf(x) x∈R~ns.t.h(x)=0,g(x)≤0.其中f:R~n→R~1;h:R~n→R~m;g:R~m→R~p均为二次连续可微.等式与不等式的有效约束的     

新题征展(23)

A.题组新编1 .设集合 M ={3,4,5},N ={6 ,7,8,9,1 0 }.( 1 )映射 f:M→ N ,使对任意的 x∈ M都有 x f( x) xf ( x)是奇数 ,这样的映射f的个数是 (　　 ) .( A) 2 5　　 ( B) 50　　 ( C) 75　　 ( D) 1 2 5( 2 )若映射 f :M→ N,使对任意的 x∈ M都有 x f( x) xf ( x)是偶数 ,这样的映射f的个数是 (　　 ) .( A) 0　　 ( B) 50　　 ( C) 75　　 ( D) 1 2 5(吴新华供题 )2 .函数 y =x 5- x的值域是;函数 y =x - 5- x的值域是.(向国华供题 )3.已知圆 C:( x - a) 2 ( y - a) 2 =a2 ,直线 l:3x 4 y 3=0 .( 1 )若圆上有…     

高中数学反函数问题综述

反函数是高中函数问题的重要组成部分 ,以它为知识的一个交汇点 ,上下串联、并联 ,可以把函数与方程 (包括曲线与方程 )的一些重要基础知识、基本技能、基本方法和基本应用联成一个“局域网” .1　反函数的存在条件1 函数y=f(x) (x∈D ,y∈M)存在反函数的充要条件为下述情形之一 :( 1 )确定该函数的映射f:D→M为D到M上的一一映射 ;( 2 ) x1 、x2 ∈D ,当x1 ≠x2 时 ,都有f(x1 )≠f(x2 ) (或只要f(x1 ) =f(x2 ) ,就有x1 =x2 ) ;( 3)y =f(x) (x∈D ,y∈M)的图象与直线l:y=a(a∈M)有且仅有一个公共点 .2 单调函数必存在反函数 .2　反函…     

求解非光滑方程组的Newton-GMRES方法的全局收敛性分析

1引言对于非光滑方程组F(y)=0(1.1)的求解,这里F:D(?)R~n→R~n是一个非光滑映射,目前主要有两种求解方法.一种方法是由Pang提出的.     

Fuzzy蕴涵代数与有界BCK—代数等价

在[1]中作者给出了下面的定义. 定义1 一个(2,0)型代数(X,→,0)称为FI代数,如果(?) x,y,z∈X,有 (I_1) x→(y→z)=y→(x→z), (I_2) (x→y)→[(y→z)→(x→2)]=1, (I_3) (x→z)=1, (I_4) 若x→y=y→x=1,则x=y, (I_5) 0→x=1,其中 1=0→0. 在[2]中Iseki K引入了BCK-代数,参见[3,4]. 定义2 一个(2,0)型代数(X;*,0)称为BCK-代数,如果(?) x,y,z∈X,有 (Ⅰ) ((x*y)*(x*z))*(z*y)=0, (Ⅱ) (x*(x*y))*y=0, (Ⅲ) x*x=0.     

圆周自映射的v极限集

设 f:s~1→s~1为连续映射。f 的回归点集和非游荡集分别记为 R 和Ω.xes~1,令v(x)=ω(x)∩α(x),其中ω(x)(α(x)为 x 的ω-(α-)极限集.令Γ=(?)v(x),若 y(?)s~1,记∧(y)=(?)ω(x).我们证明了:(1)Γ=∧(Ω)=∧(∧)=∧(Γ);(2)Ω-Γ是 s~1中无处稠密的可数集;(3)若以 x 为端点的每个开弧至少包含某个轨道中的的两点,则 x∈Γ;(4)若Γ-R≠φ,则Γ-R 为不可数集;(5)如(?)-R≠φ,则(?)-R 为无限集;(6)Γ=R 当且仅当(?)~(+)∩(?)~(-)=R.其中(?)~(+)((?)~(-))表示 R 的右(左)闭包。     

局部LIPSCHJTZ型映射的G■TEAUX 可导性

设 X 和 y 是 Banach 空间,D 是 X 的子集,映射 F:D→Y 称为是 Lipschitz 型的,如果存在正常数 L,使得对任意的 x,y∈D,满足‖F(x)-F(y)‖≤L‖x-y‖;映射 F 称为是局部 Lipschitz 型的,如果对每个 α∈D,存在 α 的开邻域 N(α),使得 F     

Apollonian等距与Mobius变换

设D是R²中至少包含三个边界点的单连通区域, 对任意x, y∈ D, aD(x, y)表示D中关于x, y两点的Apollonian度量．1998年A. F. Beardon猜测: 若f: D→ D是Apollonian等距映射,则f必是D上的Mobius变换.在该文中作者对D是圆的情况肯定并证明了A. F. Beardon的上述猜想     

Lp（1〈p〈2）空间中Lipschitz强增生算子的迭代程序

设X是实Banach空间。映射T:D(T)X→X称为增生的(accretive),如果(1)对所有的x,y∈D(T)及t>0成立。T称为强增生的,如果存在k>0,使得T-kI(I是恒等映射)是增生的。强增生算子有时称为严格增生算子。 设KX是不空子集。映射T:K→K称为严格拟压缩的(pseudocontraction),如果存在t>1使得不等式     

动态规划中一类泛函方程的存在定理

动态规划中,有这样一类泛函方程求解问题(见[1]、[2])。现叙述如下: 设X,Y是Banach空间,S(?)X是状态空间。D(?)Y是决策空间,用x、y分别表示状态向量和决策向量,又设R为实数域,T:S×D→S,g:S×D→R,G:S×D×R→R.决策过程的返回函数f:S→R满足下面的泛函方程: 问当g,G和T满足什么条件时,方程(1)有解。 Bbakata-Mitra用Browder不动点定理研究了方程(1)解的存在性,得到了下述存     

Second-Order Optimality Conditions for a Class of Quasidifferentiable Functions

Let f:R~n→R be continuously quasidifferentiable.Definition I The upper and lower.second-order d-directional derivativesof f at x are defined,respectively,by f”_+(x,v,d):(?)〈v_k+v_k-v,x_k-x〉/t_k~2,f”_(-)(x,v,d):(?)〈v_k+v_k-v,x_k-x〉/t_k~2,where(i)t_k>0,x_k→x;(ii)(x_k-x)/t_k→d;(iii)v_k+v_k→v,v_k∈(?)f(x_k),(?)∈(?)f(x_k).     

有向图的L(j,k)数的上界

给定正整数j≥k,有向图D的一个L(j,k)-标号是指从V(D)到非负整数集的一个函数f,使得当x在D中邻接到y时|f(x)-f(y)|≥j,当x在D中到y距离为二时|f(x)-f(y)|≥k.f的像元素称为标号.L(j,k)一标号问题就是确定(?)j,k-数(?)j,k(D),这个参数等于(?) max{f(x)|x∈V(D)},这里f取遍D的所有L(j,k)-标号.本文根据有向图的有向着色数及最长有向路的长度来研究(?)j,k-数,证明了:(1)对任何有向着色数为(?)(D)的有向图D,(?)j,k(D)≤((?)(D)-1)j;(2)对任何最长有向路的长度为l的有向图D,如果不含有向圈或者D中最长有向圈长度为l 1,则(?)j,k(D)≤lj.并且这两个界都是可达的.最后我们对l=3的有向图给出了3j-L(j,k)-labelling的一个有效算法.     

两函数之比极限存在时确定常数的一种方法

处理这一类题型的基本方法之一是洛必达法则与下述引理.引理 设(?)f(x)/g(x)=l(有限数),(i)若分母g(x)→0,则分子f(x)→0;(ii)若分子f(x)→0,且l≠0时,则分母g(x)→0.证:只证(ii),不妨考虑过程x→a,易知     

多元函数的柯西公式和洛必大法则

<正> 本文给出多元函数的(?)西公式.并利用它建立多元函数的洛必大法则.为书写简单起见,文中采用向量表示法. x=[x_1,x_2…,x,]~r表示n维空间R~n中的向量. (?)R~n→R~(?)表示∫是定义在n维空间R~n中区(?)D上的n元实值函数.     

高阶稀疏局部非线性方程组的一种拟牛顿方法

§1.引言 当用有限元法或有限差分法分析非线性偏微分方程问题时,必然会导致求解非线性方程组的问题,即求 F(x)=0 (1.1)的解.其中,x=(x_1,x_2,…,Xx_n)~T∈D,D?R~n;F:D→R~n是一个非线性映射.因此,有效地求解非线性方程组(1.1),是分析相应的非线性问题的关键. 不管这些非线性问题是来自流体力学、固体力学,还是其他的物理范畴,它们所对应