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81.
多复变中正规权Zygmund空间上的几个性质 总被引:1,自引:0,他引:1
本文讨论了多复变中单位球上正规权Zygmund空间Z_μ(B)的一些性质.首先给出了Z_μ(B)函数的一种积分表示,接着证明了Z_μ(B)是正规权Bergman空间A_v~1(B)的对偶空间,其对偶对按如下形式给出:■,其中v(p)=(1-ρ~2)~(β+1)μ~(-1)(ρ)(0≤ρ<1)并且β>max{0,b-1}.最后作为积分表示和对偶的一个应用,作者给出了Z_μ(B)中每个函数的一个原子分解. 相似文献
82.
本文讨论了二阶凸和二阶凹条件下的二阶对称对偶问题,并利用有效性和真有效性概念证明了弱对偶、强对偶、逆对偶及自对偶定理。 相似文献
83.
84.
讨论自反Banach空间中的原——对偶锥线性优化问题的目标函数水平集的几何性质.在自反Banach空间中,证明了原目标函数水平集的最大模与对偶目标函数水平集的最大内切球半径几乎是成反比例的. 相似文献
85.
Andreas H. Hamel 《Set-Valued and Variational Analysis》2009,17(2):153-182
It is proven that a proper closed convex function with values in the power set of a preordered, separated locally convex space
is the pointwise supremum of its set-valued affine minorants. A new concept of Legendre–Fenchel conjugates for set-valued
functions is introduced and a Moreau–Fenchel theorem is proven. Examples and applications are given, among them a dual representation
theorem for set-valued convex risk measures.
相似文献
86.
Piotr Krzyżanowski 《Numerical Linear Algebra with Applications》2011,18(1):123-140
We discuss a class of preconditioning methods for the iterative solution of symmetric algebraic saddle point problems, where the (1, 1) block matrix may be indefinite or singular. Such problems may arise, e.g. from discrete approximations of certain partial differential equations, such as the Maxwell time harmonic equations. We prove that, under mild assumptions on the underlying problem, a class of block preconditioners (including block diagonal, triangular and symmetric indefinite preconditioners) can be chosen in a way which guarantees that the convergence rate of the preconditioned conjugate residuals method is independent of the discretization mesh parameter. We provide examples of such preconditioners that do not require additional scaling. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
87.
88.
Let L be an elliptic operator, we give arguments about the duality estimate between Morrey spaces and its pre-dual spaces characterized by the heat kernel associated to L that is given in [6],[8]. 相似文献
89.
Parallel preconditioned conjugate gradient algorithm on GPU 总被引:1,自引:0,他引:1
We propose a parallel implementation of the Preconditioned Conjugate Gradient algorithm on a GPU platform. The preconditioning matrix is an approximate inverse derived from the SSOR preconditioner. Used through sparse matrix–vector multiplication, the proposed preconditioner is well suited for the massively parallel GPU architecture. As compared to CPU implementation of the conjugate gradient algorithm, our GPU preconditioned conjugate gradient implementation is up to 10 times faster (8 times faster at worst). 相似文献
90.