一类半线性微分方程温和解的精确可控性

本文利用非紧测度研究了Banach空间中非局部项满足Lipschitz连续条件下半线性微分方程温和解的精确可控性.在研究过程中没有使用以往文献中关于非紧测度假设的正则性条件,而是利用不同拓扑空间中非紧测度的估计,并利用商空间的性质给出了合适的控制函数,得到了微分方程温和解的精确可控性.因此,我们的研究结果可以认为是可控性领域结论的推广.     

具有饱和输入和非严格反馈结构的切换非线性系统的自适应模糊控制

针对一类具有非光滑饱和输入和非严格反馈结构的任意切换规则下的非线性切换系统,给出了一种模糊减少计算量控制算法.通过构造公共Lyapunov函数,利用模糊系统对非严格反馈结构和未知不确定函数进行建模,采用辅助函数补偿饱和输入问题,基于逼近最优估计参数的界以减少在线自适应调节参数数目.该控制算法在任意切换规则下不仅可以调节输入饱和不确定性,还可以减少自适应调节参数.基于Lyapunov稳定性理论证明闭环系统的所有信号是有界的.数值仿真结果可以有效地验证控制器和自适应律设计算法的可行性.     

带有非紧条件的拟线性Schrodinger-Poisson系统非平凡解的存在性

本文研究了如下带有非紧条件的拟线性Schrodinger-Poisson系统{-△u+V(x)u+Фu+k/2u△u2=λ|u|^p-2u+f(u),x ∈R^3,-ΔФ=u^2,x∈R^3, 其中κ<0,λ>0,p≥12,f∈C(R,R),V∈C(R3,R).文中首先构造截断函数,利用集中紧性原理和逼近的方法,得到了截断后系统非平凡解的存在性;然后利用Moser迭代技巧,讨论上述系统非平凡解的存在性.     

周期环境中捕食者具有尺度结构的三物种捕食-食饵系统的最优收获

对种群动力学及相关控制问题的研究,不仅具有理论意义,而且与生物多样性保护、病虫害防治及可再生资源的开发利用密切相关.该文研究了一类周期环境中具有两相互竞争食饵和一捕食者的三物种捕食 食饵系统的最优收获,其中捕食者具有尺度结构且用一阶偏微分方程描述.运用不动点定理证明了系统非负有界解的存在唯一性,并讨论了解关于控制变量的连续依赖性.应用切 法锥技巧导出最优收获条件,并借助Ekeland变分原理讨论了最优策略的存在唯一性.这里目标泛函表示收获三物种产生的净经济效益.所得结果将有利于可再生资源的开发.     

Von Neumann代数套子代数上保因子交换性的线性映射

对因子von Neumann代数的套子代数上的保单位线性映射Φ:AlgMα→AlgMβ满足AB=ξBA(?)Φ(A)Φ(B)=ξΦ(B)Φ(A)进行了刻画,其中A,B∈AlgMα,ξ∈F,即证明了因子von Neumann代数的套子代数间每个保单位的弱连续线性满射它双边保因子交换性,则映射Φ或者是同构或者是反同构.     

保Jordan正交性的映射

设A是Hilbert空间H上的*-标准算子代数,Φ是A上的满射.本文证明了Φ满足(A-B)R*+R*(A-B)=0(?)(Φ(A)-Φ(B))Φ(R)*+Φ(R)*(Φ(A)-Φ(B))=0当且仅当Φ是同构、反同构、共轭同构或共轭反同构.     

一类高阶变系数线性非齐次微分方程的解

利用高阶变系数之间的关系,通过适当的线性变换,得到了五阶变系数线性非齐次方程常系数化的条件,给出了一类高阶变系数线性非齐次微分方程的新解法.     

种内竞争时滞对植被周期振荡模式的影响研究

考虑到干旱、半干旱地区的幼年植被与成年植被之间存在竞争水资源的现象,该文构建一个具有种内竞争时滞的植被-土壤水动力学模型。分析出系统存在植被灭绝平衡点和植被生存平衡点,并给出了平衡点局部稳定的条件,分别给出非空间系统和空间系统产生Hopf分支周期解的条件。通过数值模拟展示出两种系统对应的植被随时间演化做周期振荡模式,并通过参数敏感性分析发现降雨量和植被的增长率对这种模式的产生和模式的振幅、周期有显著影响,但蒸发量的影响效果最不显著,表明降雨量和植被本身的特征对干旱、半干旱地区植被的演化发展产生了深刻的影响。同时发现空间扩散的引入会抑制这种模式的发生,但对振幅和周期没有任何影响。所获得的结果解释了自然界中广泛观察到的植被周期振荡现象,为植被系统的可持续发展提供了理论支撑。     

微分方程的定解问题形成探析

定解问题的形成对于微分方程理论的发展具有极其重要的历史和现实意义.系统分析和探讨微分方程在历经百年求通解热潮后转向考虑定解问题的根本原因,揭示其思想方法对微分方程理论形成的重要意义.     

岭回归估计的向量参数方法

本文提出岭回归估计的向量参数方法,选择均方误差函数的负梯度方向作为参数向量方向,根据均方误差与拟合误差的预期约束条件选择确定参数向量模长.文中获得了两个单调性结论,向量参数岭回归估计的均方误差是参数向量模长的单调减函数,而拟合误差是参数向量模长的单调增函数.基于两类误差的单调性结论,本文创建了关于两类误差的预期约束条件,预期条件约束下的向量参数岭回归方法有望成为兼备均方误差次优与拟合误差适度的双赢估计.文章最后是一个应用实例.