非光滑非凸多目标规划解的充分条件

Kuhn-Tucker型条件的充分性一直是最优化理论中引人注意的一个问题.本文对非光滑函数提出了几个非凸概念,然后,讨论了非光滑非凸多目标规划中Kuhn-Tucker型条件和Fritz John型条件的充分性,在很弱的条件下,建立了一系列充分条件.     

Fourier—Haar积分及其平方函数和极大函数

§1.引言 我们已经知道([8]第一章),L(O,1)中的函数f(x),在它的Lebesgue点处可以展开成Fourier-Haar级数 本文指出(定理1),给(-∞, ∞)上的函数f(x)加上少许限制,在它的Lebesgue点x处,成立着Fourie-Haar积分公式     

β-Si3N4电子结构和光学性质的第一性原理研究

采用基于密度泛函的平面波赝势方法(PWP)和广义梯度近似(GGA),计算了β相氮化硅(β-Si3N4)的电子结构和光学性质,得到的晶格常数、能带结构等均与实验结果较好符合.进一步还研究了β-Si3N4的光吸收系数以及禁带宽度随外压力的变化规律,为β-Si3N4材料在高压条件下的应用提供了理论参考.     

XY(H,Li,Na)分子基态的结构与势能函数

运用群论及原子分子反应静力学方法,推导了XY(H,Li,Na)分子基态的电子态及相应的离解极限.并采用密度泛函方法(B3LYP)和二次组态相互作用方法(QCISD)优化计算了XY(H,Li,Na)分子基态的平衡结构、振动频率和离解能.使用QCISD/6-311++G(3df,3pd)方法,对XY(H,Li,Na)分子基态进行了单点能扫描计算,采用最小二乘法拟合Murrell-Sorbie函数得到了相应的势能函数和与该基态相对应的光谱常数(Be,αe,ωe和ωexe),计算结果与实验数据符合得相当好.     

函数的图象与性质

本讲主要讨论函数图象的三种变换：平移、对称、翻折，并介绍如何利用函数的图象解题。     

一个仅在有限个点连续且可微的函数

本文构造了一个 n元实函数 f ( x1,… ,xn) ,这个函数定义在整个 n维空间 Rn。除了在任意指定的 m个点 P1,P2 ,… ,Pm 处连续且可微外 ,在其它点上皆不可微、皆不连续。不妨设 Pi 点的坐标为 ( ai1,… ,ain) ( i=1 ,… ,m)。定义 Rn上的实函数f ( x1,… ,xn) =D( x1,… ,xn) mi=1[ nj=1( xj-aij) 2 ]其中　D ( x1,… ,xn) =1　当 x1,… ,xn 全为有理数0　其它 ,则有如下命题命题 1 :f ( x1,… ,xn)仅在 P1,P2 ,… ,Pm 点连续。证明 :先证明 f ( x1,… ,xn)在 Pi 点连续。显然 f ( Pi) =0 ( i=1 ,… ,m)。当 P( x1,… ,xn)→ Pi 有 li…     

一类相空间中的准几率分布函数系

定义了一类相空间中的准几率分布函数系，这个准几率分布函数系直接建立在具有更加广泛意义的量子相空间Schr?dinger方程解的基础之上，其中定义_α=αp-i?q和_α=(1-α)q+i?p.发现了两个有趣的关系.(1)建立的量子相空间Schr?dinger方程的解实际上是对函数φ(λ)exp［i(1-α)qp］做窗口Fourier变换.(2)这个窗口函数g(λ)起着选择窗口形式的作用，而且不同的窗口对应着不同的分布函数.当g(λ)是一个代表Gauss窗的Gauss函数的时候，准几率分布函数就是一个类似于Husimi的分布函数f^HL_α(q,p)；当g(λ)是一个表示椭圆的复函数时，准几率分布函数就是一个椭圆分布函数f^E_α(q,p)；再在g(λ)为复函数的基础上附加α=0，就可得到标准序分布函数f^S(q,p)、反标准序分布函数f^AS(q,p)和Wigner分布函数f^W(q,p)，此时g(λ)表示高度为1/12π?而长度为λ的矩形窗. 关键词： 窗口Fourier变换 相空间 Wigner分布函数     

随机函数的几乎处处中心极限定理

设{X_n,n≥1}是独立同分布随机变量序列,EX_1=0,EX_1~2=1．设S_n=∑_i~n=1 X_i,T_N=T_N(X_1,…,X_n)是随机函数且T_N=AS_N+R_n．我们证明若supE|R_n|＜∞,R_n=o n~(1/2)a．s．或R_n=O(n~(1／2-2γ))a．s．(0＜γ＜1／8),则对随机函数T_n几乎处处中心极限定理(简记为ASCLT)和函数型几乎处处中心极限定理(简记为FASCLT)成立．由此作为推论,可得对U统计量、Von-Mises统计量、线性过程、移动平均过程、线性模型中误差方差估计、功率和、连续分布函数的乘积极限估计和分位点函数的乘积极限估计等均成立着ASCLT和FASCLT．