最佳共正逼近算子的连续点的特征

一、引言 设M是线性赋范空间C[a,b]的n维哈尔子空间.对f∈C[a,b]定义集合 K_f={p∈M:p(x)f(x)≥0,?_x∈[a,b]}.若函数p∈K_f满足     

有约束的LP逼近的极限

设P是实n维欧氏空间的非空闭子集,函数F(A,x)关于参数A∈P和x∈[a,b]连续。f(x)∈C[a,b],取(F,P)作为对f的逼近函数类。‖·‖R,‖·‖分别表示在[a,b]上的L_(P_k)范数({P_k}为实数列,P_k↑∞)和一致范数。     

一类差分系统周期解的存在性

This paper studies the nonautonomous nonlinear system of difference equations △x(n) = A(n)x(n) f(n, x(n)), n ∈ Z, (*)where x(n) ∈ RN,A(n) = (aij(n))N×N is an N × N matrix, with aij∈ C(R,R) for i,j =ω, z) = f(t, z) for any t ∈ R, (t, z) ∈ R × RN and ω is a positive integer. Sufficient conditions for the existence of ω-periodic solutions to equations (*) are obtained.     

A NOTE ON SINGULAR INTEGRALS WITH DOMINATING MIXED SMOOTHNESS IN TRIEBEL-LIZORKIN SPACES

Let h be a measurable function defined on R+×R+. LetΩ∈ L(log L+)νq(Sn1-1×Sn2-1)(1 ≤νq≤ 2) be homogeneous of degree zero and satisfy certain cancellation conditions. We show that the singular integral T f(x1, x2) = p. v.∫ Rn1+n2Ω(y′1, y′2)h(|y1|, |y2|)|y1|n1|y2|n2f(x1- y1, x2- y2)dy1dy2maps from Sα1, α2p, q˙F(Rn1× Rn2) boundedly to itself for 1 p, q ∞, α1, α2 ∈ R.     

一维问题的一种积分形式的流量重构算法

1引言我们考虑如下一维二阶椭圆边界值问题(-(β(x)p′)(x))′=f(x),x∈(a,b) p(a)=p(b)=0(1))其中β=β(x)是一恒正函数,且β∈H~1(a,b),f∈L~2(a,b)．事实上,在此条件下,我们可保证p∈H~2(a,b)(见[1],[2])．(1)之弱形式为：求p∈H_0~1(a,b)使得a(p,q)=(f,q),(?)q∈H_0~1(a,b),(2)其中a(p,q)=(?)_a~bβp′q′dx,(f,g)=(?)_a~bfqdx．给定(a,b)的一个分割α=x_0＜x_1＜…＜x_(n-1)＜x_n=b,令h=(?)(x_i-x_(i-1)),(?)_i表示通常相应于节点x_i的形状函数,即(?)_i是连续的分段线性函数且满足(?)_i(x_k)=δ_(ik),这里δ_(ik)=(?)i,k=0,1,…,n．又记V_h~0=span{(?)_1,(?)_2,…,(?)_(n-1)),取V_h~0作为p的逼近空间,则求解(1)的标准有限元格式为：求ph∈V_h~0使得     

一类由生成函数构成的可行方向算法

设非线性规划问题(P):min{f(x)|x∈R}。其中f:E~n→E~1,f(x)∈C~1,x∈E~n,R={x|A_x=b,x≥0},A为m×n阶矩阵,rankA=m,b∈E~m。 利用既约梯度建立可行方向算法目前在国内外已有不少,它们的特点在于:(1)将高维问题降为低维问题处理。此时的问题已近似于一个无约束的问题;(2)在计算的每一步上都是显式迭代,而不必去解一个复杂的线性的或二次的规划。这些特点使得算法变     

线性分式函数n次迭代的简便计算

分式线性函数f(x)=(ax b)/(cx d)的n次迭代的计算方法已有很多文章作了讨论,本文介绍一种简便的计算方法,可以很方便地求出fn(x).定理1已知f(x)=(ax b)/(cx d)设f0(x)=x,f1(x)=f(x),fn(x)=f[fn-1(x)](n≥1),a,b,c,d∈R且ad≠bc,c≠0,则fn(x)=(α(qqnn--βppnn))xx ααpβn(-p     

矩阵不等式约束下矩阵方程最小二乘问题的增广Lagrangian方法

称X∈R~(m×n)为实(R,S)对称矩阵,若满足X=RXS,其中R∈R~(m×m)和S∈R~(n×n)为非平凡实对合矩阵,即R=R~(-1)≠±I_m,S=S~(-1)≠±I_n.该文将优化理论中求凸集上光滑函数最小值的增广Lagrangian方法应用于求解矩阵不等式约束下实(R,S)对称矩阵最小二乘问题,即给定正整数m,n,p,t,q和矩阵A_i∈R~(m×m),B_i∈R~(n×n)(i=1,2,…,q),C∈R~(m×m),E∈R~(p×m),F∈R~(n×t)和D∈R~(p×t),求实(R,S)对称矩阵X∈R~(m×m)且在满足相容矩阵不等式EXF≥D约束下极小化‖∑_(i=1)~qA_iXB_i-C‖,其中EXF≥D表示矩阵EXF-D非负,‖·‖为Frobenius范数.该文给出求解问题的矩阵形式增广Lagrangian方法的迭代格式,并用数值算例验证该方法是可行且高效的.     

矩阵不等式约束下矩阵方程最小二乘问题的增广Lagrangian方法北大核心CSCD

称X∈R^(m×n)为实(R,S)对称矩阵,若满足X=RXS,其中R∈R^(m×m)和S∈R^(n×n)为非平凡实对合矩阵,即R=R^(-1)≠±I_m,S=S^(-1)≠±I_n.该文将优化理论中求凸集上光滑函数最小值的增广Lagrangian方法应用于求解矩阵不等式约束下实(R,S)对称矩阵最小二乘问题,即给定正整数m,n,p,t,q和矩阵A_i∈R^(m×m),B_i∈R^(n×n)(i=1,2,…,q),C∈R^(m×m),E∈R^(p×m),F∈R^(n×t)和D∈R^(p×t),求实(R,S)对称矩阵X∈R^(m×m)且在满足相容矩阵不等式EXF≥D约束下极小化‖∑_(i=1)~qA_iXB_i-C‖,其中EXF≥D表示矩阵EXF-D非负,‖·‖为Frobenius范数.该文给出求解问题的矩阵形式增广Lagrangian方法的迭代格式,并用数值算例验证该方法是可行且高效的.     

函数f(x)=a/(sin~nx) b/(cos~nx)最小值猜想的推广

文[1]中猜想:f(x)=a/sin~nx b/cos~nx(00,由均值不等式得:nAsin2x 2amsinmnx=Asin2x Asin2x … Asin2x asinmnx sinamnx … sinamnx≥(n 2m)(Ana2m)n 12m.nAcos2x 2bmcosmnx=Acos2x Acos2x … Acos2x bcosmnx cosbmnx … …     

线性抛物型积分微分方程的扩展混合体积元方法

1 引言 考虑线性抛物型积分微分方程初边值问题: {pt(x,t)-▽.{A(x,t)▽p(x,t) +∫t0 B(x,t,τ)▽p(x,τ)dτ}=f(x,t),(x,t)∈Ω×(0,T],(1.1) p(x,0):p0(x), x∈Ω, p(x,t)=0, (x,t)∈(a)Ω×(0,T]. 这里x=(x,y),Ω=(a,b)×(c,d),(e)Ω是区域Ω的边界,p为未知函数,A=(aij)2×2为已知的对称正定矩阵,B=(bij)2×2为已知矩阵,而且aij,bij,(aij)t(i,j=1,2)光滑有界,f∈L2(Ω).     

对线性分式函数n次迭代的一个补充

线性分式函数的迭代有着较为广泛的应用.现有的求函数的n次迭代式的方法有:定义法、数学归纳法、不动点法和桥函数相似法等.文[1]利用矩阵的特征多项式理论,得到了线性分式函数的n次迭代式的一般计算公式,此公式只能解决特征根互异的情形.本文就特征根相等的情形作了一些讨论,得到了特征根相等时的线性分式函数的n次迭代式的一般计算公式,并举例说明了它的应用.定义设函数y=f(x),记f0(x)=x,fn(x)=f(f…f(x)…)(n∈N ),则称fn(x)为函数f(x)的n次迭代,显然,fn(x)=f(fn-1(x))(n≥1).定理设f(x)=caxx db,a,b,c,d∈R,ad-bc≠0,若方程λ2-(a b)…     

THE EXISTENCE OF NONTRIVIAL SOLUTIONS TO A SEMILINEAR ELLIPTIC SYSTEM ON RN WITHOUT THE AMBROSETTI-RABINOWITZ CONDITION

In this paper, we prove the existence of at least one positive solution pair (u, v) ∈ H 1 (R N ) × H 1 (R N ) to the following semilinear elliptic system{-u + u = f(x, v), x ∈RN ,-v + v = g(x,u), x ∈ R N ,(0.1) by using a linking theorem and the concentration-compactness principle. The main con-ditions we imposed on the nonnegative functions f, g ∈ C 0 (R N × R 1 ) are that, f (x, t) and g(x, t) are superlinear at t = 0 as well as at t = +∞, that f and g are subcritical in t and satisfy a kind of monotonic conditions. We mention that we do not assume that f or g satisfies the Ambrosetti-Rabinowitz condition as usual. Our main result can be viewed as an extension to a recent result of Miyagaki and Souto [J. Diff. Equ. 245(2008), 3628-3638] concerning the existence of a positive solution to the semilinear elliptic boundary value problem{-u + u = f(x, u), x ∈Ω,u ∈H10(Ω)where ΩRN is bounded and a result of Li and Yang [G. Li and J. Yang: Communications in P.D.E. Vol. 29(2004) Nos.5 6.pp.925–954, 2004] concerning (0.1) when f and g are asymptotically linear.     

一道习题的推广及证明

习题　已知 a,b∈ R+ ,且 a≠ b,求证 :a2 + b2 >3 a3 + b3 .证明　原命题等价于( a2 + b2 ) 3 >( a3 + b3 ) 2 ,展开很易证明 .推广　已知 a,b,m,n∈ R+ ,且 a≠ b,m >n,求证 :n an + bn >m am + bm .证明　构造函数 y =f( x) =x ax + bx( a,b∈ R+ ,且 a≠ b,x >0 ) ,两边取对数得　 lny =ln( ax + bx)x ,两边取导数 ,得y′y =x( axlna + bxlnb) - ( ax + bx) ln( ax + bx)x2 ( ax + bx) .∵　 a,b∈ R+ ,且 a≠ b,x >0 ,∴　 ( ax) ax . ( bx ) bx <( ax + bx ) ax+ bx,∴　 x( axlna + bxlnb)　　 <( ax + bx) ln( ax + bx) ,∴　 y′…     

一类Hermitian鞍点矩阵的特征值估计

本文研究了一类大型稀疏Hermitian鞍点线性系统Az=(B E E* 0)(x y)=(f g)=b系数矩阵的特征值,其中B∈C~(p×p)是Hermitian正定阵矩阵,E∈C~(p×q)是列降秩.本文分别给出了该系数矩阵正特征值与负特征值界的一个估计式,同时通过数值算例验证本文所给出的特征值界的估计是合理且有效的.     

环的交换性定理

本文证明了: 定理1 设R是有左单位元e的结合环的而N为其诣零元集合,如果R中恒有。(i) x~(n(x))-x∈N x∈R此处n(x)是大于1的依赖于x的整数;(ii) x≡y(mod N)就导致x~i=y~i x~j=y~j i=i(x,y) j=j(x,y) (i,j)=1是与x,y有关的大于2的整数或者x,y与N中每一元都可交换。则R为交换环. 定理2 若R是kothe半单环,a,b∈R,存在k≥m=m(a,b)≥1;l≥n=n(a,b)》1使得[(ab)~m(ba)~n]∈Z(R)且R之特征为p(素数),则R为交换环。     

Rate of Convergence of an Improved Reduced Gradient Method

An improved reduced gradient method was proposed in [4] to solve the nonlinear programming (p) with linear constraints: (p) f(x) R={x∈E~n|AX=b,x≥0} b∈E~m. In this paper we introduce parameters ρ_k which is the skill used in [5] to the algorithm of [4] to obtain a reduced gradient method which is linearly convergent under the conditions of R being non-degenerate, f being second-order continuously differentiable and strong convex.     

非线性规划的一个可行方向方法

<正> 本文的目的是给出非线性规划问题(P) min(?) f(x),R={x|Ax=b,x≥0}的一个具收敛性的算法.其中,f(x)∈C′,A 是 m×n 阶矩阵(m相似文献   

综合题新编选登

题179已知函数f(x)=ax3 bx2 c(a,b,c∈R,a≠0)的图象过点P(-1,2),且在点P处的切线与直线x-3y=0垂直.1)若c=0,试求函数f(x)的单调区间.2)若a>0,b>0且(-∞,m),(n, ∞)是f(x)的单调递增区间.试求n-m的范围.解由f(x)=ax3 bx2 c的图象过点P(-1,2)知-a b c=2.又f′(x)=3ax2 2bx.因为f     

非线性高阶广义 Schrdinger型方程组的周期边界问题

本文考虑系数矩阵为非负定与非奇异的高阶抛物型方程组周期边界问题:=(-1)~(m 1)α_(Ij)(t) f\-1(u\-1,…u\-1),×∈R,t∈R,(Ⅰ)u\-1(x,t)|_(t=0)=_1(x),u\-1(x 1,t)=u\-1(x,t),x∈R,t∈R ,l=1,2…,J;整体解的存在与唯一问题,其中中 m1为整数,_1(x)是以1为周期的函数。J×t 阶矩阵 A(t)=(α_(xj)(t))是非负定的,即α_(lj)(t)ξ_lξ_j≥0,ξ_j∈R,i∈R_。