边界条件含有特征参数的Sturm-Liouville算子的唯一性定理

建立了一类Sturm-Liouville问题的唯一性定理.对于固定的n∈Z,证明了该Sturm-Liouville问题的第n个特征值λ_n（q,a）关于a是严格单调的.对不同系数的a_k,如果能够测得第n个特征值的谱集合{λ_n（q,a_k）}_k=1^+∞,则谱集合{λ_n（q,a_k）}_k=1^+∞能够唯一确定[0,π]上的势函数q（x）.     

Banach空间中含强增生算子的非线性方程的迭代解

设X为实Banach空间,X*为其一致凸的共轭空间.设T:X→X为Lipschitzian强增生映象,L≥1为其Lipschitzian常数,k∈(0,1)为其强增生常数.设{α_n},{β_n}为[0,1]中的两个实数列满足:(ⅰ)α_n→0(n→∞);(ⅱ)β_n<L(1+L)/k(1-k)(n≥0);(ⅲ).假设为X中两序列满足:=o(β_n)与μ_n→0(n→∞).任取x₀∈X,则由(IS)1x_n+1=(1-α_n)x_n+α_nSy_n+u_ny_n=(1-β_n)x_n+β_nSx_n+μ_n(_n≥0){所定义的迭代序列{x_n强收敛于方程T     

具有弱specification性质的amenable群作用的拟弱几乎周期点的回复层次（英文）

设(X,G)是一个G-系统,{F_n}_n=1^∞是G的一个F?lner序列.本文证明了如果(X,G)具有强specification性质,则在(X,G)上存在一个相对于G的F?lner序列{F_n}_n=1^∞的真拟弱几乎周期点x和一个由x沿着{F_n}_n=1^∞的轨道生成的不变测度μ,使得μ的支撑与x的相对于F?lner序列{F_n}_n=1^∞的极小吸引中心相同.此外,如果(X,G)有弱specification性质且(X,G)的周期测度在(X,G)的不变测度集合M(X,G)中稠密,则在(X,G)上存在一个相对于G上的F?lner序列{F_n}_n=1^∞的真拟弱几乎周期点y,使得每一个由y的轨道沿F?lner序列{F_n}_n=1^∞...     

紧拓扑半群上概率测度卷积序列的极限性质

本文讨论紧拓扑半群上概率测度卷积序列的若干重要极限性质．在第１节中，我们讨论测度集的代数结构与其支撑集代数结构的关系．第２节的定理１，通过支撑集的代数结构给出组合收敛测度序列的一个极限定理．在定理２中我们讨论独立同分布时的情形，建立了一类紧半群上的Ｋａｗａｄａ－Ｉｔ型结果．这些定理推广了紧群、紧交换半群、紧Ｌ－Ｘ半群上一些相应的结论．     

三角代数上 Jordan 积为幂等元处的高阶ξ-Lie 可导映射

设U=Tri（A，M，B）是三角代数，{φ_n}_n∈N：U→U是一列线性映射.本文利用代数分解的方法，证明了如果对任意U，V∈U且U?V=P为标准幂等元，有φ_n（[U，V]_ξ=Σ_i+j=n（φ_i（U）φ_j（V）-ξφ_i（V）φ_j（U））（ξ≠1），则{φ_n}_n∈N是一个高阶导子，其中φ₀=id为恒等映射，U?V=UV+VU为Jordan积，[U，V]_ξ=UV-ξVU为ξ-Lie积.     

统计收敛的测度理论

建立统计收敛的测度理论已经成为统计收敛研究领域的核心问题, 因为一种合理的理论不仅是把各种统计收敛统一起来, 而且是统计收敛通向测度理论、积分理论、概率论和数理统计的桥梁. 基于这个原因, 首先 证明了由N 的所有子集生成的σ-代数$\mathscr{A}$ 上的所有有限可加概率测度的表示定理; 证明了每个有限可加概率测度都可以唯一的分解为一个可数可加概率测度和一个统计测度(即一个有限可加概率测度μ, 对任意的单 点集{k} 有μ(k)=0)的凸组合. 本文还证明了经典统计测度的许多良好性质, 例如: 由所有经典统计测度组成的集合$\mathscr{S}$ 在$\mathscr{A}$上赋予逐点收敛的拓扑就成为紧凸的~Hausdorff 空间; 每一个经典统计测度都是连续型的~(所以是缺原子的); 对N中的任意子集，每一类特殊的统计测度都满足互余极大极小原理; 每一类统计收敛都可以在统计测度的意义下得到统一.     

矩阵方程的最小二乘{P,Q,k+1}-自反解（英文）

Let P∈C^m×m and Q∈C^n×n be Hermitian and {k+1}-potent matrices,i.e.,P^k+1=P=P^*,Q^k+1=Q=Q^*,where(·)^* stands for the conjugate transpose of a matrix.A matrix X∈C^m×n is called {P,Q,k+1}-reflexive(anti-reflexive) if PXQ=X(PXQ=-X).In this paper,the least squares solution of the matrix equation AXB=C subject to {P,Q,k+1}-reflexive and anti-reflexive constraints are studied by converting into two simpler cases:k=1 and k...     

局部紧H半群上概率测度序列的组合收敛性

首先讨论可数离散H半群上组合收敛的概率测度序列的一些极限性质,证明了相关文献中关于组合收敛必要条件的一个猜想.其次当半群具有交换性时,在同分布场合建立了强Kloss准则,证明经适当的shift变换可使概率测度卷积幂序列收敛到某个不变测度.最后讨论具有紧核的局部紧H半群上的概率测度卷积序列聚点集的构造.这些结果推广和改进了一些已有的结论.     

函数与等差数列

<正>一、利用一次函数的图像例1已知等差数列{a_n},a_m=n,a_n=m,（m,n∈N^*,m≠n）,则a_m+n=_<sub><sub>.解对于等差数列{a_n),其通项a_n=a₁+     

我为高考设计题目

题342在数列{a_n}中,若对任意的n∈N^*,都有a_n≤M(实常数)成立,且对任意的aa,则称数列{a_n}具有性质P(M).(1)设等比数列{b_n}(n∈N^*)的前n项和为Tn,若b_3²+b_4=0,b²-2b_3=0;证明:数列{T_n}具有性质P(2);(2)数列{a_n}的前n项和S_n满足:nS_m+n-(m+n)S_n+3(m+n)mn=0(m,n∈N^*);若数列{S_n}具有性质P(884),求a_1的取值集合.     

随机环境下两个上临界分支过程的参数比较

设(Z_1,n)_n≥0和(Z_2,n)_n≥0是两个在独立同分布随机环境下的上临界分支过程,并且其关键参数分别为μ₁和μ₂.容易知道,在适当条件下,■和■分别依概率收敛到μ₁和μ₂.该文旨在讨论两个上临界分支过程的关键参数之差μ₁-μ₂的估计问题,它可以被看作是一类双样本U统计量问题.我们得到了■的中心极限定理,非一致性Berry-Esseen估计和Cramér型中偏差.最后,作为应用部分,指出了以上的结果可用于关键参数置信区间的构造.     

单位球上F(p,q,s)空间的分解和刻画

设p>0,s ≥ 0,q>max{-n-1,-s-1},本文探讨了单位球上F（p,q,s）空间的一种等价刻画和分解问题.具体结果为：（1） f∈ F（p,q,s）当且仅当f∈ H（B）,且I^p=sup_a∈B∫_B|R^α,γf（z）|^p（1-|z|²）^q+pγ-p（1-|φ_a（z）|²）^sdv（z）<∞,其中α>-1 和γ>max{0,1-（q+s+1）/p,1-（q+n+1）/p}. （2） 若{d_k}∈ ∫^p,则存在序列{w_k}⊂B,使得 f（z）=∑_k=1^∞（d_k（1-|w_k|²）^t+1）/（1-k>）^{t+（q+n+1）/p}）（z∈B）属于F（p,q,s）,其中t>max{1-1/p,0}（q+n+1）+max{1/p,1}s-1.     

与由抛物算子生成的分数阶Poisson型算子相关的微分变换算子的有界性

本文考虑如下类型级数:■的收敛性,其中,{P_τ~α}τ>0为由抛物算子L:=?_t-?生成的分数阶Poisson型算子,?为Laplace算子,{v_j}_j∈Z为有界实数序列,{a_j}_j∈Z为递增实数序列.本文将主要证明算子T_N~α及其极大算子T*f (x, t)=sup_N∈Z²|T_N~αf (x, t)|在L^p(Rⁿ⁺¹)空间和BMO(Rⁿ⁺¹)空间上的有界性.本文还证明了极大算子T*对于具有局部支撑的函数f的局部增长性与奇异积分算子的局部增长性具有相同的阶.另外,本文还证明了,如果{v_j}_j∈Z∈?^p(Z),则极大算子T*的局部增长性介于奇异积分与Hardy-Littlewood极大算子的局部增长性之间.     

On Two Natural Extensions of n-normality

A bounded linear operator T on a complex Hilbert space H is called n-normal if T^*Tⁿ=TⁿT^*.By Fuglede’s theorem T is n-normal if and only if Tⁿ is normal.Let k,n∈ N.Then a bounded linear operator T is said to be of type Ⅰ k-quasi-n-normal if T^*k{T^*Tⁿ-TⁿT^*}T^k=0,and T is said to be of type Ⅱ k-quasi-n-normal if T^*k{T^*nTⁿ-TⁿT^*n...     

一类可数离散半群上概率测度序列的组合收敛性

本文讨论具有单位元的可数离散半群上概率测度序列的组合收敛性，主要结果推广了有限群上的Ｍａｋｓｉｍｏｖ定理，同时也蕴含了Ｃｅｎｔｅｒ，Ｍｕｋｈｅｒｊｅａ等人的一些结论．     

任意N值随机变量序列关于m阶非齐次马氏链的一类小偏差定理

设{Xn,n≥0}为定义在概率空间(Ω,F,P)上在{1,2,…,N}中取值的随机变量序列.设Q为F上的另一概率测度,并且{Xn,n≥0}在Q下为m阶非齐次马氏链.设h(PIQ)为P关于Q相对于{Xn}的样本散度率距离.该文首先研究{Xn,,n≥0}关于m阶非齐次马氏链的m+1元函数平均值的一类小偏差定理.作为推论,得到了{Xn,n≥0}关于m阶非齐次马氏链状态出现频率和熵密度的一类小偏差定理.最后,得到了m阶非齐次马氏链的若干强大数定律和Shannon-McMillan定理.     

线性过程的广义强逼近及其应用

设{X_t;t≥1}是由X_t=∑_i=0^∞a_iε_t-i所定义的线性过程,其中{a_i;i≥0}是一实系数序列,{ε_i;-∞0²可能为无穷的情形下,证明了{X_t;t≥1}的一个广义强逼近定理.作为应用,得到了线性过程部分和与部分和乘积的广义重对数律,以及具有相依重尾扰动项的AR（1）模型的渐近性质.     

任意信源与马氏信源比较及小偏差定理

设{X_n,n≥0}是在S={1,2,…N}中取值的可测函数列,P、Q是测度空间上的两个概率测度,其中Q关于{X_n,n≥0}是马氏测度.本文引进了P关于Q的样本散度率距离的概念,并利用这个概念得到了任意信源二元函数一类平均值的小偏差定理,作为推论得到了任意信源熵密度的小偏差定理.最后我们将Shannon-McMillan定理推广到非齐次马氏信源情形.     

Zalcman引理在随机迭代函数族动力系统中的应用

本文根据Schwick的思想，利用Zalcman引理讨论了随机迭代函数族动力系统，指出了函数族随机迭代动力系统的Fatou集和函数族衍生半群动力系统的Fatou集定义差别明显但却等价.并获得了如下正规定则，设F={f_i|f_i为C（C）上的非线性解析函数，i ∈ M}，其中M为非空指标集，Σ_M={（j₁，j₂，…，j_n，…）|j_i ∈ M，i ∈ N}，若对任意的指标序列σ=（j₁，j₂，…，j_n，…）∈ Σ_M，迭代序列{W_σⁿ=f_jn º f_jn-1 º … ºf_j1（z）|n ∈ N}在点z处正规，则函数族F本身在点z处正规.     

超Heisenberg-Virasoro代数的超双导子及其应用

令L为一个超Heisenberg-Virasoro代数,具有一组C-基{L_n,I_n,G_n|n∈Z},满足如下关系式[L_m,L_n]=(m-n)L_m+n,[L_m,I_n]=-nI_m+n,[L_m,G_n]=-nG_m+n和[G_m,G_n]=I_m+n.本文证明了L的所有超反对称超双导子都是内导子.进一步,我们还证明了L上的每个线性超交换映射都具有这样的形式:Ψ(x)=f(x)I₀对于所有x∈L都成立,其中f(x)是从L到C的线性映射.