关于多项式系数的整除性

设 n是正整数 ,k1 ,k2 ,… ,ks 是适合 k1 +k2 +… +ks=n的非负整数 ,正整数 nk1 k2 … ks=n!k1 !k2 !… ks!称为多项式系数 .本文讨论了当n=a0 +a1 p+a2 p2 +… +arpr ,其中 p为素数且 p≤ n,0≤ ai相似文献   

p=5/4时Hardy不等式的一个改进

在Hardy不等式的研究中,引入权系数并对其进行改进,是行之有效的办法.随着权系数构造的不同,所建立的不等式也将出现强弱之分.针对Hardy不等式的一个加强式展开讨论,通过对新的权系数的估计,建立了Hardy不等式的进一步改进,相比于现有结论,所建立的不等式较优.     

关于多项式系数的整除性

设n是正整数,k1,k2,…+k1=n的非负整数,正整数[nk1k2…ks]=n！/k1!k2!…k5!称为多项式系数,本文讨论了当n=a0+a1p+a2p^2+…arp^r,其中p为素数且p≤n,0≤ai&;lt;p(0≤i≤r);ki=a0^(i)+a1^(i)p+…+ar^(i)p^r,其中ki≤0,∑^si=1,ki=n,0≤ak^(i)p(0≤i&;lt;s)时多项式系数的整除性问题,得出的结果推广了著名的Lucas定理^[1].     

两类线性递推式的求解

本文给出了常系数线性递推式（其中k是正整数，s=[（k＋1）／2]）以及交系数线性递推式的解的计算公式．     

HARDY-HILBERT不等式一个新的推广与改进

给出了如下形式的权系数ω(q,n)∶=∑1m +nnm1/ q<πsin(π/ p) -1abn1/ q +n -1 / qq >1 ,1P +1q =1 ,n∈N ,a >0 ,b >0 ,0 相似文献   

具有可测系数的二阶线性抛物型方程在高维区域的初—斜微商边值问题

Alkhutov,Manedov在[1]中讨论了具有可测系数的线性一致抛物型方程的Dirichlet问题,其中系数满足:这里k0,k1,p(＞n 2)是非负常数,本文讨论带有可测系数的一般线性一致抛物型方程的初-斜微商边值问题.     

GLOBAL EXISTENCE AND BLOW-UP OF SOLUTIONS FOR GENERALIZED POCHHAMMER-CHREE EQUATIONS

In this article,we study the initial boundary value problem of generalized Pochhammer-Chree equation u_(tt)-u_(xx)-u_(xxt)-u_(xxtt)=f(u) xx,x ∈Ω,t 0,u(x,0) = u0(x),u t(x,0)=u1(x),x ∈Ω,u(0,t) = u(1,t) = 0,t≥0,where Ω=(0,1).First,we obtain the existence of local W k,p solutions.Then,we prove that,if f(s) ∈ΩC k+1(R) is nondecreasing,f(0) = 0 and |f(u)|≤C1|u| u 0 f(s)ds+C2,u 0(x),u 1(x) ∈ΩW k,p(Ω) ∩ W 1,p 0(Ω),k ≥ 1,1 p ≤∞,then for any T 0 the problem admits a unique solution u(x,t) ∈ W 2,∞(0,T;W k,p(Ω) ∩ W 1,p 0(Ω)).Finally,the finite time blow-up of solutions and global W k,p solution of generalized IMBq equations are discussed.     

关于实系数代数多项式根的分布

给定一实系数多项式:p(z)=a_0z~n a_1z~(n-1) … a_n,不失一般性,假定a_0>0.本文主要给出有关多项式(1)的根的分布的结果.定理1 如果系数{a_i}_i=0~m满足条件△~2a_k≥0,k=0,1,2,…,(n-1),其中△~2 a_k是二级差分,那么多项式(1)的所有根位于圆|z|<1外.     

常系数线性齐次递归式的一般解公式

本文给出常系数线性递归式 a_n=α_1a_(n-1)+α_2a_(n-2)+…+α_pa_(n-p),a_0=c_0,a_1=c_1,…,a_(p-1)=c_(p-1)的一般解公式 a_n=sum from k=0 to p-1(sum from i=k to p-1 c_iα_(p-i+k))F_(n-p-k)(n≥p),其中(?)     

变系数模型B样条M估计的收敛性

考虑变系数模型y(t)=XT(t)β(t)+ε(t).设(y(tij),Xi(tij),tij)是第i个个体的第j次观察.函数系数β(t)=(β1(t),…,βp(t))T是光滑的非参数函数向量,在B样条的函数空间上最小化得到β(t)的B样条M估计.若βk(t),k=1,…,p是r(r>1/2)阶光滑的,证得若结点的数目是O(n1/(2r+1)),则β(t)的B样条M估计达到最优的收敛速度O(n-r/(2r+1))(Stone(1985)).