Lipschitz函数近似次微分的凸性

A.D.IOFFE 在研究不可微优化中针对一类 Lipschitz 函数提出了近似次微分的概念.有许多问题有待解决.本文主要讨论了 Lipschitz 函数近似次微分的凸性,并在一维的情况下给出了一个充分条件.为方便起见,我们用“f∈L.(R~m→R~1)”来表示“f 是 R~m 上的 Lipschitz 函数”.定义1 设 R~n 为 n 维欧氏空间.f:R~n→R~1,|f(x)|<+∞,定义 f(x)的 Dini 导数为     

带多项式相位的高维振荡积分算子的有界性

考虑如下的振荡积分算子:T_(m,k,n)f(x):=∫_(R~n)e~(i(x_1~2+…+x_n~2))~m(y_1~2+…+y_n~2)~kf(y)dy,其中函数f为定义在R~n上的Schwartz函数,并且满足m,k0.本文给出算子T_(m,k,n).从L~p(R~n)(1≤p∞)到L~q(R~n)有界的一个充分必要条件.此外,我们还证明了算子T_(m,k,n)把L~1(R~n)映到C_0(R~n).     

Hankel算子乘积的两个问题

设f、u和g是单位圆周Hardy空间H2中的函数,h是单位圆周上平方可积的函数,H(f)、Hū、H(g)和Hh都是从单位圆周Hardy空间H2到其正交补空间(H2)⊥上有界的Hankel算子.本文得到了3个Hankel算子的乘积等于一个Hankel算子(即H(f)H*ūH(g)=Hh)成立的充分必要条件,以及H(f)H...     

一维Brown运动在其正则Dirichlet扩张中的正交补

考虑一维Brown运动的正则Dirichlet扩张(ε,F),即H~1(R)是F的子空间,并且任意的f,g∈H~1(R)满足ε(f,g)=1/2D(f,g).由于H~1(R)和F在ε_α下都是Hilbert空间,因此存在α-正交补g_α.本文给出g_α中函数的具体表达式,它们可以被另两个函数空间刻画.这两个空间上存在自然的广义Dirichlet型,通过补丁变换可以给出它们的正则表示.     

涉及分担值的亚纯函数族的几个正规定则

设(ぁ)为区域D上的一族亚纯函数,a,b为互相判虽的两个复数.若对(ぁ)中任意函数f,f在D内的极点重数至少为2,且当f(z)=a时,f'(z)=a;f(z)=b时f'(z)=b,则(ぁ)在D内正规.     

Lip_J-扩张域和一致域(英文)

本文证明了如下两个结果:(1)域D(?)R~n是一致域当且仅当D是Lip_J-扩张域;(2)Jordan域D(?)R~2是拟圆当且仅当对在D上满足|f′(z)|≤d(z,(?)D)~(-1)的任意的解析函数f恒有f∈Lip_J(D),其中J(x_1,x_2)=1/2 log(1+|x_1-x_2|/d(x_1,(?)D))(1+|x_1-x_2|/d(x_2,(?)D)),x_1,x_2∈D.     

总极值及总极值点集的稳定性

设 R~n 是 n 维欧氏空间,G 是 R~n 中的子集,f 是 G 上的函数.假设(1)G 是闭集;(2)f 是 R~n 上的连续函数;(3)存在一个常数 c,使得水平集 H_o ={x|f(x)≤c}与 G 的交 H_o∩G 是非空紧集.非线性规划在局部极值附近的灵敏性和稳定性问题已有不少工作.本文将利用函数 f 在其水平集上均值等概念来研究 f 在 G 上的总极值     

Hardy型空间上的面积积分交换子

本文研究了面积积分交换子的端点估计.利用函数分解技术,证明了当q>1时,面积积分与LMO(R~n)(BMO(R~n)的一个子空间)函数的交换子是局部Hardy空间h1(R~n)到空间h1(R~n)+Lq(R~n)的一个连续映射,推广了Coifman,Rochberg和Weiss关于交换子的经典结果.     

高维K-q.c.的Hlder连续性系数的两个改进值

设f(x)是n维欧氏空间R~n中单位球B~b(n≥3)到自身上的K-拟共形映照,f(0)=0.已经知道(由F.W.Gehring证明),这种拟共形映照具有下式所示的Holder连续性:|f(x_1)-f(x_2)|≤4λ_n~2|x_1-x_2|K,x_1、x_2∈B~n,其中λ_n为R~n中Grotzsch区域函数的渐近常数。本文改进了Gehring的结果,给出了Holder连续性系数4λ_n~2的两个改进值:3λ_n~2和4~(1-1/2K)λ_n~(2-1/2K).     

分担值与正规族

设F是平面区域D上的亚纯函数族,a,b是两个有穷非零复数.如果(A)f∈F,f(z)=a(=)f(k)(z)=a,f(k)(z)=b(=)f(k+1)(z)=b,且f-a的零点重数至少为k(k≥3),那么函数族F在D内正规;当k=2时,在条件a≠4b的情况下,同样有函数族F在D内正规.     

高次项对二阶常系数线性差分系统奇点附近解的定性结构的影响

考虑自治差分系统EX(k)=f(X(k)),f(0)=0,(1)其中EX(k)=X(k+1),X(k):J+→R~n,f(X(k)):R~n→R~n,J+为所有非负整数的集合.假定 f 满足解的唯一性、解关于初值的连续性条件.因为自治系统(1)的解本质上与初始时刻 k_0无关,所以假定 k_0=0.用 X(k,X~0)表示过 X~0的初值解,X(0)=X~0.     

拟Lipschitz函数的广义梯度及其在优化理论中的简单应用

本文总假定:R~n为n维欧氏空间,R为全体实数,D(?)R~n为开子集,‖·‖为R~n中的欧氏模,co为凸包,co为闭凸包,f:R~n→R为R~n上的实值函数。     

关于紧李群作用下光滑函数芽的不变量的注记

本文仅用 Malgrange 预备定理和 Haar 积分得到了下述结果:设 G 为线性地作用于 R~n 上的紧李群,σ_1,…,σ_k 是 P(R~n)~G 的一组极小齐次 Hilbert基,并用<σ_1,…,σ_k>表 (R~n)由σ_1,…,σ_k 生成的理想。若 (R~n)/>σ_1,…,σ_k>作为实向量空间是有限维的,则芽 f∈ (R~n)~G 当且仅当存在芽 g∈ (R~k)使得f(X)=g(σ_1(X),…,σ_k(X)),X=(x_1,…,x_n),即σ~* (R~k)= (R~n)~G.     

Littlewood-Paley g_λ~*-函数交换子的Hardy型估计

研究了Littlewood-Paley g_λ~*-函数交换子的端点估计.利用函数分解技术,证明了当q1时g_λ~*-函数与LMO(R~n)(BMO(R~n)的一个子空间)函数生成的交换子[b,g_λ~*]是局部Hardy空间h1(R~n)到空间h~1(R~n)+L~q(R~n)的一个连续映射.推广了Coifman,Rochberg和Weiss关于交换子的经典结果.     

半平面中有限阶解析函数的因子分解

与经典有限阶整函数的Hadamard因子分解定理和半平面中属于Hardy空间的解析函数的内外函数的因子分解类似,对右半平面中有限阶ρ解析函数f,可以分解为三个解析函数G,eQ和eg的乘积GeQeg,其中G是一个加权Blaschke乘积,Q是一个次数不超过ρ的多项式以及eg是一个加权外函数,log|G|,ReQ和Reg-log|f|在右半平面的边界恒为零．     

广义函数的卷积

在古典分析中,已引入: 定义1 设f∈L_p(-∞,+∞),g∈L_q(-∞,+∞),其中1≤p,q≤+∞,满足1/p+1/q=1,则f和g的卷积定义为: 利用直积的概念,Schwartz L.给出了广义函数卷积的一般定义. 定义2 设f,g是两个广义函数,定义f和g的卷积为: (f*g,φ=(f(x)×g(y),φ(x+y)),φ∈D. 但是,在这里要指出,φ(x+y)已经不是(x,y)空间中的具有有界支集的函数,因而一般地说,定义2是没有意义的. 但对下面两种情况,定义2是有意义的. (1)广义函数f,g之一的支集是有界的; (2)两个广义函数f,g的支集都是同一方向有界的. 1973年Jones D S.研究了广义函数卷积,给出了另外一种广义函数卷积定义.     

一类最值问题解法赏析

<正>同学们都知道对于定义在D上的函数f(x)其最大值表述为:首先存在M∈R,对任意的x∈D,均有f(x)≤M;其次存在x₀∈D,有f(x₀)=M.当两者同时满足时,我们就说函数f(x)在D上的最大值为M,最小值有类似表述.因此简单来说成为最值的两个条件:一是上(下)界,二是可达到.正是基于该想法我们可以解决数学竞赛中常见的一类最值问题,以下通过几道例题加以说明.     

第34届IMO试题

第一天(4个半小时,共三题,每题7分) 1 设f(x)=x~n+5x~(n-1)+3,其中n是一个大于1的整数。求证:f(x)不能表示为两个多项式的乘积,其中每一个多项式都具有整数系数而且它们的次数都不低于一次。2 设D是锐角三角形ABC内部的一个点,使     

涉及分担值的正规定则

设F是区域D上的一个亚纯函数族,k(≥2)是一个正整数,b是一个非零复数,M是一个正数.若对任意给定的f∈F,f的零点重数至少为k,且f(z)=0=|f~((k))(z)|≤M.如果对任意给定的函数f,g∈F,L(f)与L(g)的零点都为重零点,且L(f)与L(g)在区域D内分担b,则F在区域D内正规.     

换元Newton型方法的计算效能和最佳换元周期

考虑非线性方程组: F(x)=0, (1.1)其中F:R~n→R~n是二次连续可微函数.一般地说,解方程组(1.1)的拟Newton法较Newton法更为有效.我们可以将拟Newton法解释为逐次在R~n的子空间上构造F′(x)的近似(割线近似)得到的算法.按照这种思想,如果将子空间依次循环取成F′(x)的例