The Explicit Expressions of Level-k Circulant Matrices of Type(n_1,n_2.…,n_k) and Their Some Properties

In this paper, we give the explicit expressions of level-k circulant matrices of type (n1,n2,…nk) and of order n1n2…nk,and the explicit expressions for the eigenvalues,the determinants and the inverse matrices of the kind level-k circulant matrices are derived,and it is also proved that the sort matrices are unitarily diagonalizable.     

(n_1,n_2,…,n_k)型k重(r_1,r_2,…,r_k)-循环矩阵逆矩阵的插值求法

1 引言 关于(n_1,n_2,…,n_k)型k重(r_1,r_2,…,r_k)-循环矩阵的某些性质及其广义逆阵,文[1]曾作过探讨,由于在理论物理、固态物理、编码理论及石油勘探等许多大型计算实例中常常遇到这类循环系统的数值计算问题,因而探求这类矩阵的求逆问题就显得非常重要。 受文[2]启示,本文用插值法推出了(n_1,n_2,…,n_k)型k重(r_1,r_2,…,r_k)-循环矩阵逆矩阵的一个显式计算公式及其证明。 2 预备知识 定义称下列矩阵为(n_1,n_2,…,n_k)型k重(r_1,r_2,…,r_k)-循环矩阵 n_1—1 其中表示矩阵的Kronecker,是n_1阶r_1-循环矩阵,A_J_1是(n_2,n_3,…,n_k)型k-1重(r_2,r_3,…,r_k)-循环矩阵,它由递推关系(2)和(3)确定: 这里; 这里j_1=0,n_1—1,j_2=0,n_2—1,…,j_i=0,n_i—1,i=k-2,k—3,…,2,1. 由于A决定于它的第一行元素和参数r_1,r_2,…,r_k,故A可记为     

Nonsingularity on Level-k (r_1, r_2,…, r_k)-circulant Matrices of Type (n_1, n_2,…, n_k)

0.IntroductionThecirculantmatricesareveryimportantandspecialmatrices.Duringmanylargecom-putationproblemsofsignaldealing,theoryphysicsandlookingforoil,weoftenmeetwiththenumericalcomputationproblemsofthesortsystem.Therefore,thestudiesofcirculantmatricesarenoticedbymanymathematicsexPerts.Consideringtheneedsofmanyrealisticcomputationproblems,itisgiventhatdefinitionoflevel-k(rl,rz,-.-,rk)-circulantmatricesoftyPe(n,,n2,...,nk)in[l]andstudieditssomeproperties,theMoore-Penroseinverseandgeneralizedin…     

ADiscr(n_1,n_2,…,n_k)型k重(r_1,r_2,…,r_k)——循环矩阵非异性的一个判定(英文)

当 | r_1 | =| r_2 | =… =| r_k| =1时 ,本文给出了 ( n_1 ,n_2 ,… ,n_k)型 k重 ( r_1 ,r_2 ,… ,r_k)——循环矩阵非异性的一个判定方法 .     

退化(K_1,K_2)拟正则映射的充分条件

研究了退化弱(k1,k2)拟正则映射的正则性.利用H lder不等式、Sobolev空间的空间分析方法,以及内插定理等工具,给出了退化弱(k1,k2)拟正则映射事实上为退化(k1,k2)拟正则映射的一个充分条件,其结果对非退化情形也成立.     

灰色GM(1,1,k,k2)模型背景值及时间响应函数优化

本文提出了一种新的带有时间幂次项的灰色GM(1,1,k,k²)模型,给出了其灰微分方程和白化微分方程基本形式。基于最小二乘法获得了该模型参数估计值,并推导了该模型时间响应函数。鉴于GM(1,1,k,k²)模型灰微分方程与白化微分方程之间存在跳跃关系,首先对灰微分方程的背景值进行了优化,并推导了优化后的背景值计算公式。为了克服初始值的影响,根据误差平方和最小,进一步优化了GM(1,1,k,k²)模型时间响应函数。最后,该优化后的GM(1,1,k,k²)模型被应用于软土地基沉降预测,获得了较好的模拟预测效果,说明模型是可行的。     

Consecutive-(r,f,k)out-of-n:F和Consecutive(f,g)-out-of-(r,n):F线性系统的可靠性

Consecutive-(r,f,k)-out-of-n:F系统由n个单元顺序连结而成,仅当在连续的r个单元中,至少有f个失效或者至少连续k个失效,整个系统才失效;而Consecutive-(f,g)-out-of-(r,n):F系统由n个单元顺序连结而成,仅当在整个系统中至少有f个失效或者在连续的r个单元中,至少有g个失效,整个系统才失效。本文运用马氏链嵌入方法,在单元之间相互独立以及单元之间马氏相关这两种情况下,给出线性系统的可靠性。     

关于空间(k1,k2)-拟正则映射

本文考虑空间 (k1,k2 ) -拟正则映射的 Lp(p >n)可积性 ,以及当 k1→ 1 ,k2 → 0时 p的渐近行为 .     

二重(r1,r2)-循环矩阵求逆的一种新算法

本文给出了判定任意数域上二重（r1,r2)－循环矩阵非异性的一个充要条件，并提供了求这类矩阵逆的一种新方法。     

SL(2,R)上一类极大算子的(H_(∞,s)~1,L~1)型

本文我们引入了函数类B_δ(G//K)={φ一L~1(G//K||L~1(G//K)||φ(t)|≤Δ~(-1)(t)(1+t)~(1-δ),δ>0),对f∈L~p(G//K),1≤p≤∞,和极大算子M_δf(x)=sup|φ*f(x)|,证明了这类算子 >0 φ∈B_δ(G//K)是(H_∞~1,L~1)型的.     

SL(2,R)上一类极大算子的(H1∞,s,L1)型

本文我们引入了函数类Bδ(G//K)={ψ∈L1(G//K)‖ψ(t)|≤△-1(t)(1+t)1-δ,δ＞0},对f∈Lp(G//K),1≤p≤∞,和极大算子Mδf(x)=sup ε＞0 ψ∈Bδ(G//K) |ψε*f(x)|,证明了这类算子是(H1∞,s,L1)型的.     

弱(L1,L2)-BLD映射的正则性

本文首先将文[1]中的BLD映射推广为弱(L1,L2)-BLD映射,并证明了如下正则性结果存在两个可积指数p1=p1(n,L1,L2)＜n＜q1=q1(n,L1,L2),使得对任意弱(L1,L2)-BLD映射,∈W1(Ω,Rn),都有,∈(Ω,Rn),即,为(L1,L2)-BLD映射.     

弱(L_1,L_2)-BLD映射的正则性

本文首先将文［１］中的ＢＬＤ映射推广为弱（Ｌ１，Ｌ２）－ＢＬＤ映射，并证明了如下正则性结果：存在两个可积指数 Ｐ１＝Ｐ１（ｎ，Ｌ１，Ｌ２）＜ｎ＜ｑ１＝ｑ１（ｎ，Ｌ１，Ｌ２），使得对任意弱（Ｌ１，Ｌ２）－ＢＬＤ映射ｆ∈（Ω，Ｒｎ），都有ｆ∈（Ω，Ｒｎ），即ｆ为（Ｌ１，Ｌ２）－ＢＬＤ映射．     

Generalized dromions of the (2+1)-dimensional nonlinear Schrdinger equations

IntroductionMost of the mathematical work in the realm of nonlinear phenomena refers to integrablenonlinear equation and their exact soluted. The existence of more generalized locajized solutions for the (2+l)-dimensional KdV ~boil] and the (2+1)-dimensional breaking solitonequationl'] apart from the basic dro~ ~.sl3'41 has given an impetus to search for amore general class of localized sol~ in Oafs (2+1)-dimensional nonlinear evolution equations. Recelltlyt stating from the symmeq constraint…     

退化弱(L1,L2)-BLD映射的正则性

本文给出空间退化的弱(L1,L2)-BLD映射的定义.利用Hodge分解,弱逆Holder不等式等工具,证明了其正则性结果对任意满足0＜L2lnl/2l2n+l×100n2[23l/2.(24l+n+1)](l-q1)＜1的q1,都存在可积指数p1=p1(n,l,q1,L1,L2)＞l,使得对任意退化的弱(L1,L2)-BLD映射f∈W1,q1 loc(Ω,Rn),都有f∈W1,p1 loc (Ω,Rn),即f为通常意义下的退化的(L1,L2)-BLD映射.     

随机微分方程高阶分裂步(θ1,θ2,θ3)方法的强收敛性

本文首先提出一类高阶分裂步（θ₁,θ₂,θ₃）方法求解由非交换噪声驱动的非自治随机微分方程.其次在漂移项系数满足多项式增长和单边Lipschitz条件下,证明了当1/2 ≤ θ₂ ≤ 1时该方法是1阶强收敛的.此类方法包含很多经典的方法：如随机θ-Milstein方法,向后分裂步Milstein方法等.最后数值实验验证了所得结论.     

关于一类新型权函数Aλ3γ(λ1,λ2;E)的性质

Aλ3γ (λ1,λ2;E)-权函数是一类广义的权函数,可视为许多经典权函数的推广.文中给出了关于Aλ3γ(λ1,λ2;E)-权的和与积的运算性质,并进而证明了Aλ3γ(λ1,λ2;E)-权函数的两个充要条件.