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1.
在完备的度量空间中,讨论了一类新型的非线性压缩映射ρ(Tx,Ty)≤a(ρ(x,y))ρ(x,Tx)+b(ρ(x,y))ρ(y,Ty)+c(ρ(x,y))ρ(x,y)通过构造迭代序列,指出该映射的不动点的存在性和唯一性,并给出相应的误差估计式,拓展和改进了有关文献的范围.  相似文献   
2.
SPECTRUM-PRESERVING ELEMENTARY OPERATORS ON B(X)   总被引:4,自引:0,他引:4  
1.IntroductionLetXbeaninfinitedimensionalcomplexBanachspaceandB(X)theBanachalgebraofallboundedlinearoperatorsonX.ForTEB(X),a(T),asusual,willdenotethespectrumofT.Let4bealinearmapfromB(X)intoitself.4isspectrum-preservingifa(di(T))=a(T)forallTEB(X);4isspectrum-compressingifa(4(T))ga(T)forallTEB(X).Itisclearthatif4isunital(i.e.,ac(I)=I),thenacisspectrum-preserving(spectrum-compressing)ifandonlyif4preservesinvertibilityinbothdirections(preservesinvertibility),i.e.,4(T)isinvertibleifando…  相似文献   
3.
领头项相干态及其非经典性   总被引:10,自引:3,他引:7  
为了从相干态的内部数态结构上去研究量子光场的性质,继截头相干态后,我们又引入一类量子光场态--领头项相干态│a,m〉,它们由Glauber相干态的数态展开式中止数态│m〉的前m+1个数态项构成。通过对这些量子态性质的研究,清楚地显示出相干态的各有关性质是怎样作为领头项相干态相应性质的极限而出现的,以及领头项相干态的非经典性是如何随着项数的增多而逐渐丧失的,这就给我们探索经典态与非经典态的转换条件提  相似文献   
4.
稳定映射与局部代数格范畴的笛卡儿闭性   总被引:9,自引:1,他引:8  
陈仪香 《数学学报》1997,40(4):597-602
本文引入稳定映射迹的概念,得到了局部代数格上的稳定映射可由迹唯一确定以及局部代数格的稳定映射空间关于稳定关系构成局部代数格,在此基础上证明了以局部代数格为对象稳定映射为态射的范畴是笛卡儿闭范畴。  相似文献   
5.
郎晓丽  吴式枢 《中国物理 C》2006,30(Z2):224-226
采用带自相互作用的夸克介子耦合模型(QMC)计算了核物质的一些性质, 得到 密度依赖的标量介子与核子的耦合常数, 并把该耦合常数的变化趋势引入到VDD和SDD中, 即把核子结构的信息引入到了QHD中. 数值结果表明核子的内部结构对核物质性质有显著影响.  相似文献   
6.
首先在Contingent切锥意义下界定了Banach空间中非空集合的伪切锥和伪凸性的概念,并讨论了相应的性质,然后针对可微优化问题,在广义凸性假设下,建立了最优性条件。  相似文献   
7.
关于不等式的一点注记   总被引:1,自引:1,他引:0  
在广义的H-空间中,建立一类不等式,所得的结果推广并统一了文[1],[2]中的某些结果。  相似文献   
8.
本文给出叠压缩型映照不动点迭代算法的四种收敛速度。在(1)和(2)中首次研究了叠收缩映照的不动点定理(本质上是甲φ(t)=af的情况),并用它得到Newton法的半局部收敛性,本文  相似文献   
9.
研究了V型三能级原子BEC与双模压缩光场相互作用系统中,忽略原子间相互作用和考虑原子间相互作用时光场的正交压缩和光子数压缩。结果表明,光场的正交压缩依赖于压缩参数,而光子数压缩与压缩参数、光场信号强度有关,在一定条件下,两种压缩可同时存在。原子间相互作用影响两种压缩的涨落随时间变化的周期,以及正交分量涨落随时间变化的幅度,而对光子数压缩涨落随时间变化的幅度几乎无影响。  相似文献   
10.
基于神经网络的三维宽场显微图像复原研究   总被引:8,自引:0,他引:8  
陈华  金伟其  张楠  石俊生  王霞 《光子学报》2006,35(3):473-476
提出一种利用BP神经网络进行三维宽场显微图像复原的非线性映射方法,将三维图像转化为二维图像进行处理,利用神经网络的学习能力,通过训练,建立含有散焦信息的二维模糊图像与二维清晰图像之间的映射关系,然后对切片堆叠进行逐幅复原,从而实现显微图像的三维复原.得到的复原图像在视觉上和定量分析上都获得了很好的效果.由于采用小规模神经网络,训练时间短,计算量小,使实时复原成为可能.  相似文献   
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