Generalized contraction mapping principle and differential equations in probabilistic metric spaces

A new generalized contraction mapping principle in probabilistic metric spaces is obtained. As an application, we utilize this principle to prove the existence theorems of solutions to differential equations in probabilistic metric spaces. All the results presented in this paper are new.

     

概率n-度量空间中的不动点定理

本文引进了概率 n-度量空间 ,并将 [1 ]、[2 ]的某些主要结果拓广至 Menger概率 n-度量空间     

概率度量空间的基本理论及应用(Ⅰ)*

本文系统地研究概率度量空间的基本理论和应用,讨论了概率度量空间的拓扑结构和性质;给出了概率度量空间,Menger概率度量空间以及概率线性赋范空间可度量化的条件及其度量函数的形式:得出了概率度量空间集合的各种概率有界性的表征等.作为这些结果的应用,我们讨论了概率线性赋范空间中线性算子的理论及概率度量空间中不动点的存在性问题.     

概率度量空间中广义β-可容许映射的二元重合点定理及其应用

在Menger PM-空间中,引入广义β-可容许映射的概念。在不要求两映射可交换的情况下,利用迭代法,建立了广义β-可容许映射的二元重合点定理。获得了一些新的结果,推广和改进了相关文献中的不动点定理和二元重合点定理。最后,给出了主要结果的一个应用。     

Completeness results in probabilistic metric spaces

In this paper, we consider complete probabilistic metrizable (topological) space and prove that any G_δ set in a complete probabilistic metric spaces is a topologically complete probabilistic metrizable space.     

随机度量理论及其应用在我国最近进展的综述

本旨在全面综述随机度量理论及其应用过去十年在我国发展过程中所获得的主要结果与思想方法。全由十节组成,第一节对我们工作的背景－概率度量空间与随机度量空间理论和一简单的介绍;第二节给出某些有关随机泛函分析及取值于抽象空间的可测函数的预备知识;第三节阐明随机泛函分析与原始随机度量理论（本称之为F－随机度量理论）的整体关系：主要结果是在随机元生成空间给出自然且合理的随机度量与随机范数的构造,从而将随机元与随机算子理论的研究纳入随机度量理论框架;主要思想是将随机泛函分析视为随机度量空间体系上的分析学而统一地发展,从而形成了发展随机泛函分析的一个新的途径－空间随机化途径;除此之外,在本节我们也从随机过程理论观点出发首次提出对应于随机度量理论原始版本的一种新的随机共轭空间理论（叫作F－ 随机共轭空间理论）,它的突出优点是能保持象随机过程的样本性质这样更精细的特性（本节由作的工作构成）;在第四节,基本作最近提出的随机度量理论的一个新的版本（本称之为E－随机度量理论）,从传统泛函分析的角度对过去已被发展起来的随机共轭空间理论（本称之为E－随机共轭空间理论）,从传统泛函分析的角度对过去已被发展起来的随机共轭空间理论（本称之为E－随机共轭空间理论）的基本结果进行系统整理并给以全新的处理（本节内容整体上由作最近后篇论构成,也尤其提到朱林户等人的重要工作）;在本节我们也相当的篇幅论述F－随机共轭空间理论与E－随机共轭空间理论的内存关系与本质差异。在下紧跟的两节,致力于E－随机共轭空间理论深层次的结果,尤其突出了E－随机赋范模与传统的赋范空间、E－随机共轭空间与经典共轭空间之间的内存联系;在第五节给出了几类E－随机赋范模的E－随机共轭空间的表示定理（主要由作的工作,作与游兆永及林熙合作的工作,还有巩馥州与刘清荣合作的工作组成）;在第六节给出完备E－随机赋范模为随机自反的特征化定理（主要由作及合作的工作组成）;在第六节给出完备E－随机赋范模为随机自反的特征化定理（主要由作及合作的工作组成）。尤其在第五及第六节中,我们给出随机度量理论在随机泛函分析及经典Banach空间中若干实质性的应用;第七节简要给出E－随机赋半范模及E－随机对偶系理论初步;第八节简单阐明随机度量理论与泛函分析的关系;第九节阐明了随机度量理论与概率度量空间理论的关系。最后在第十节结合随机度量理论,Banach空间理论及随机泛函分析对发展随机泛函分析的空间随机化途径的合理性与优越性作了进一步的分析。     

Fuzzy度量空间中的单值映射的Caristi型不动点定理

本文采用Ｋａｌａｖａ和Ｓｅｉｋｋａｌａ的模糊度量空间定义，利用文（７）中建立的亚度量簇生成空间理论，研究了Ｆｕｚｚｙ度量空间中的单值映射的Ｃａｒｉｓｔｉ型不动点定理以及它在Ｍｅｎｇｅｒ概率度量空间中的应用。     

Monotone generalized contractions in partially ordered probabilistic metric spaces

In this paper, a concept of monotone generalized contraction in partially ordered probabilistic metric spaces is introduced and some fixed and common fixed point theorems are proved. Presented theorems extend the results in partially ordered metric spaces of Nieto and Rodriguez-Lopez [Contractive mapping theorems in partially ordered sets and applications to ordinary differential equations, Order 22 (2005) 223-239; Existence and uniqueness of fixed point in partially ordered sets and applications to ordinary differential equations, Acta Math. Sin. (Engl. Ser.) 23 (2007) 2205-2212], Ran and Reurings [A fixed point theorem in partially ordered sets and some applications to matrix equations, Proc. Amer. Math. Soc. 132 (2004) 1435-1443] to a more general class of contractive type mappings in partially ordered probabilistic metric spaces and include several recent developments.     

Probabilistic proximity searching algorithms based on compact partitions

The main bottleneck of the research in metric space searching is the so-called curse of dimensionality, which makes the task of searching some metric spaces intrinsically difficult, whatever algorithm is used. A recent trend to break this bottleneck resorts to probabilistic algorithms, where it has been shown that one can find 99% of the relevant objects at a fraction of the cost of the exact algorithm. These algorithms are welcome in most applications because resorting to metric space searching already involves a fuzziness in the retrieval requirements. In this paper, we push further in this direction by developing probabilistic algorithms on data structures whose exact versions are the best for high dimensions. As a result, we obtain probabilistic algorithms that are better than the previous ones. We give new insights on the problem and propose a novel view based on time-bounded searching. We also propose an experimental framework for probabilistic algorithms that permits comparing them in offline mode.     

随机度量理论及其应用在我国最近进展的综述

本旨在全面综述随机度量理论及其应用过去十年在我国发展过程中所获得的主要结果与思想方法,本由十节组成,第一节对我们工作的背景-概率度量空间与随机度量空间理论作一简单的介绍;第二节给出某些有关随机泛函分析及取值于抽象空间的可测函数的预备知识,第三节阐明随机泛函分析与原始随机度量理论（本称之为F-随机度量理论）的整体关系,主要结果是在随机元生成空间上给出自然且合理的随机度量与随机范数的构造,从而将随机元与随机算子理论的研究纳入随机度量理论框架,主要思想是将随机泛函分析视为随机度量空间体系上的分析学而统一地发展;从而形成了发展随机泛函分析的一个新的途径-空间随机化途径;除此之外,在本节我们也从随机过程理论的观点出发首次提出对应于随机度量理论原始版本的一种新的随机共轭空间理论（叫作F-随机共轭空间理论）,它的突出优点是能保持象随机过程的样本性质这样更精细的特性（本节由作的工作构成）,在第四节,基于作最近提出的随机度量理论的一个新的版本（本称之为E-随机度量理论）,从传统泛函分析的角度对过去已被发展起来的随机共轭空间理论（本称之为E-随机共轭空间理论）的基本结果进行系统整理并给以全新的处理（本节内容整体上由作最近的一篇论构成,也尤其提到朱林户等人的重要工作）,在本节我们也以相当的篇幅论述F-随机共轭空间理论与E-随机共轭空间理论的内在关系与本质差异,在下面紧跟的两节,致力于E-随机共轭空间理论深层次的结果,尤其突出了E-随机赋范模与传统的赋范空间、E-随机共轭空间与经典共轭空间之间的内在联系;在第五节给出了几类E-随机赋范模的E-随机共轭空间的表示定理（主要由作的工作,作与游兆水及林熙合作的工作,还有巩馥州与刘清荣合作的工作组成）,在六节给出完备E-随机赋范模为随机自反的特征化定理（主要由作及合作的工作组成）,尤其是第五及第六节中,我们给出随机度量理论在随机泛函分析及经典Banach空间中若干实质性的应用;第七节简要给出E-随机赋半范模及E-随机对偶系理论初步;第八节简单阐明随机度量理论与泛函分析的关系;第九节简单阐明了随机度量理论与概率度量空间理论的关系,最后在第十节结合随机度量理论,Banach空间理论及随机泛函分析对发展随机泛函分析的空间随机化途径的合理性与优越性作了进一步的分析。     

连续型概率度量的特征及其应用

讨论了连续型概率度量空间,给出了连续型概率度量的特征定理.利用这个特征定理,我们获得了连续型概率度量空间的闭球套定理和M enger空间完备性特征定理.作为本文的应用获得了一个局部概率压缩映象不动点定理.     

概率度量空间与映象的不动点定理

概率度量空间的概念首先由Menger[7]提出,以后许多人对这一空间的理论和应用曾进行过某些讨论(见[1-9])。本文的目的是进一步研究这一空间中映象的不动点定理。在本文的§2中,我们得出了一些新型的不动点定理,这些结果改进和加强了引文[2,3,8]中某些主要结果。     

概率度量空间中若干新的不动点定理*

本文提出了Z-M-PN空间的概念,在概率度量空间中我们得到了若干新的不动点定理。同时,一些着名的不动点定理在概率度量空间中得到了推广,诸如:Schauder不动点定理、郭大钧不动点定理和Petryshyn不动点定理被推广到M-PN空间;Altman不动点定理被推广到Z-M-PN空间。     

概率度量空间中Fuzzy映象的不动点定理

本文在概率度量空间的框架下,得到了Fuzzy映象的几个公共不动点和不动度定理。本文结果包含和改进了某些最新结果。     

Randomized k-server algorithms for growth-rate bounded graphs

The k-server problem is a fundamental online problem where k mobile servers should be scheduled to answer a sequence of requests for points in a metric space as to minimize the total movement cost. While the deterministic competitive ratio is at least k, randomized k-server algorithms have the potential of reaching o(k)-competitive ratios. Prior to this work only few specific cases of this problem were solved. For arbitrary metric spaces, this goal may be approached by using probabilistic metric approximation techniques. This paper gives the first results in this direction, obtaining o(k)-competitive ratio for a natural class of metric spaces, including d-dimensional grids, and wide range of k.     

广义H-空间的理论及其应用*

本文给出了广义H-空间的完备性特征性质和紧性特征性质,同时也研究了这一空间的度量化定理.作为这些理论的应用.我们得到了Menger概率度量空间的完备性特征和紧性特征.给出了该空间的度量化函数的具体形式.     

Common fixed point theorems under strict contractive conditions in Menger spaces

The main purpose of this paper is to establish some common fixed point theorems under strict contractive conditions for mappings satisfying the property (E.A) in Menger probabilistic metric spaces. As applications, we obtain the corresponding common fixed point theorems under strict contractive in metric spaces.     

概率度量空间在分形图理论中的应用

给出广义概率度量空间上的随机压缩映射的新定义,统一了概率度量空间中的概率压缩,E-空间中的强压缩,随机度量空间中的几乎处处压缩和均匀压缩的定义.在广义概率度量空间上给出几个新的不动点定理,将概率度量空间中的一些熟知的不动点定理作为推论得到.利用这些不动点定理,得到分形图理论中随机迭代函数系统的遍历性定理.     

Ekeland's variational principle and Caristi's coincidence theorem for set-valued mappings in probabilistic metric spaces

By using the partial ordering method, a more general type of Ekeland's variational principle and Caristi's coincidence theorem for set-valued mappings in probabilistic metric spaces are given in this paper. In addition, we give also a directly simple proof of the equivalence between theses theorems in probabilistic metric spaces.This paper was supported financially from the National Natural Science Foundation of China, 1994, and the Basic Science Research Institute Program, Ministry of Education, Korea, 1995, Project No. BSRI-95-1405.     

A Representation theorem for probabilistic metric spaces in general

In this paper, we present a representation theorem for probabilistic metric spaces in general.