Clifforrd分析中广义双正则函数的(线性)非线性边值问题

本文研究Ｃｌｉｆｏｒｄ分析中广义双正则函数的一个非线性边值问题：Ａ（ｔ１，ｔ２）Ｗ＋＋（ｔ１，ｔ２）＋Ｂ（ｔ１，ｔ２）Ｗ＋－（ｔ１，ｔ２）＋Ｃ（ｔ１，ｔ２）Ｗ－＋（ｔ１，ｔ２）＋Ｄ（ｔ１，ｔ２）Ｗ－－（ｔ１，ｔ２）＝ｇ（ｔ１，ｔ２）ｆｔ１，ｔ２，Ｗ＋＋（ｔ１，ｔ２），Ｗ＋－（ｔ１，ｔ２），Ｗ－＋（ｔ１，ｔ２），Ｗ－－（ｔ１，ｔ２）［］．先讨论解的积分表示式，再研究几个奇异算子，最后用Ｓｃｈａｕｄｅｒ不动点原理（压缩映射定理）证明了解的存在性（唯一性）．目前还没有见到其它国内外学者研究广义双正则函数的非线性边值问题．本文推广了Ｆ．Ｂｒａｃｋｓ，Ｗ．Ｐｉｎｃｋｅｔ［１０］，ＬｅＨｕａｎｇ Ｓｏｎ［１１］，Ｒ．Ｐ．ＧｉｌｂｅｒｔａｎｄＪ．Ｌ．Ｂｕｃｈｎａｎ［１５］和黄沙［１３］的工作     

一类微分差分方程的周期解

本文研究微分差分方程ｘ＇（ｔ）＝－ｆ（ｘ（ｔ），ｘ（ｔ－τ１））－ｆ（ｘ（ｔ），ｘ（ｔ－τ２））－．．．－ｆ（ｘ（ｔ），ｘ（ｔ－τｎ））非平凡周期解的存在性问题，得到了一些判别准则，推广和改进了文［１－４］的工作。     

一类中立型微分方程的比较定理及应用

考虑中立型微分方程［ｘ（ｔ）－ｘ（ｔ－τ）］（ｎ）＋Ｑ（ｔ）ｘ（ｔ－σ）＝０，ｔｔ０，其中ｎ１为奇数，τ∈（０，∞），σ∈Ｒ＋＝［０，∞），Ｑ∈Ｃ（［ｔ０，∞），Ｒ＋）．本文获得了此方程存在最终正解以及所有解振动的新的比较定理．并据此获得了所有解振动的“ｓｈａｒｐ″条件以及存在最终正解的一般性结果，改进了文［４］的主要结果．     

中立型泛函微分方程初值问题数值方法的误差估计

本文给出了求解中立型泛函微分方程初值问题 （ｙ’（ｔ）一ｆ（，ｙ（ｔ），ｙ（ｔ一，），ｙ’（ｔ—Ｔ）），ｔ＞ｔｏ ｖ（ｔ＝ Ｏ（ｔｉ．ｔ ｅｄ ｔ。的数值方法的一个整体误差估计，它不依赖于右端函数／关于第二个变量 ｙ的 Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ常数．     

余数另外的意义

余数另外的意义甘志国（湖北竹溪）设Ｎ，ｔ是正整数，ｔ除Ｎ的非负最小余数是由ｔ和Ｎ唯一确定的，记作Ｒｔ（Ｎ）．显然０≤Ｒｔ（Ｎ）≤ｔ－１，Ｎ＝Ｒｔ（Ｎ）（ｍｏｄｔ）．下面的定理给出了余数Ｒｔ（Ｎ）另外的意义．定理（１）１≤Ｒｔ（Ｎ）≤ｔ－１时（即ｔ｜Ｎ...     

学生化Kaplan－Meier估计的正态逼近速度

设Ｆ（ｔ）是表示寿命的分布函数，Ｇ（ｔ）是表示删失的分布函数，Ｆ（ｔ）是Ｆ（ｔ）＝１—Ｆ（ｔ）的Ｋａｐｌａｎ－Ｍｅｉｅｒ估计．本文在Ｆ（ｔ），Ｇ（ｔ）均连续的条件下，证明了对任何取定的０＜ｔ＜ＴＨ，有其中ＴＨ＝ｉｎｆ｛ｔ：Ｈ（ｔ）＝０｝，Ｈ（ｔ）＝（１－Ｆ（ｔ））（１－Ｇ（ｔ）），渐近方差的刀切估计．     

具有分段常数变元的时滞微分方程解的振动性(英文)

我们获得了带有分段常数变元的时滞微分方程ｘ′（ｔ）＋ａ（ｔ）ｘ（ｔ）＋∑ｍｉ＝１ｂｉ（ｔ）ｘ（［ｔ－ｉ］）＝０，ｔ≥０所有解振动的新的充分条件，这里［·］定义为最大整数函数．我们的结果改进了文献中的某些已知结果．     

稳定分量过程的图集的Packing测度

本文考虑Ｒ~ｄ中具有如下形式的过程：Ｘ（ｔ）＝（Ｘ_１（ｔ），Ｘ_２（ｔ），…，Ｘ_Ｎ（ｔ）），其中Ｘ_ｉ（ｔ）为Ｒ~ｄｉ中指标为α_ｉ的稳定过程（１≤ｉ≤Ｎ），Ｘ_１（ｔ），…，Ｘ_Ｎ（ｔ）相互独立，ｄ＝ｄ１＋…＋ｄ_Ｎ．通过讨论过程Ｇ（ｔ）＝（ｔ，Ｘ（ｔ））的逗留时分布的渐近性质，研究图集Ｇ［０，１］的Ｐａｃｋｉｎｇ测度函数问题。获得了ψ－ｐ（Ｇ［０，１］）＝０或＋∞的积分判别法，或者其确切测度函数．     

对合重特征边值问题的奇性反射

设ΩＲ（ｎ＋１），其边界　Ω在ｘ０∈　Ω附近局部为｛ｔ＝０｝，且对ｍ阶偏微分算子Ｐ（ｘ，ｔ，Ｄｘ，Ｄｔ）是非特征的．令σｍ（Ｐ）（ｘ，ｔ，ζ，Ｔ）＝０关于Ｔ有ｍ个实根（包括重根）λｊ（ｘ，ｔ，ζ），（ｊ＝１，．．．，ｍ），且它们是对合组．在Ｐ（ｘ，ｔ，Ｄｘ，Ｄｔ）满足Ｌｅｖｉ条件下，则其Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ边值问题的解ｕ的Ｃ∞奇性在边界的反射锥族中是不变的．     

脉冲中立型时滞微分方程解的振动性

本文讨论一阶脉冲中立型时滞微分方程［ｙ（ｔ）＋Ｐｙ（ｔ－σ）］′＋Ｑ（ｔ）ｙ（ｔ－σ）＝０，ｔ０，ｔ≠ｔｋ，ｋ＝１，２，…，ｙ（ｔ＋ｋ）－ｙ（ｔ－ｋ）＝ｂｋｙ（ｔｋ），ｋ＝１，２，…，｛（Ｅ）这里τ，σ，Ｐ均为常数，τ＞０，σ＞０，Ｑ（ｔ）∈Ｃ（［０，∞），Ｒ＋），ｂｋ＞－１，ｋ＝１，２，…．分三种情况，Ｐ－１；－１＜Ｐ＜０；Ｐ＞０给出了方程（Ｅ）所有解振动的充分条件．     

时滞种群模型的正周期解对所有正解的吸引性

建立了对数种群模型Ｎ′（ｔ）＝Ｎ（ｔ）｛ｒ（ｔ）－ａ１（ｔ）ｌｎ［Ｎ（ｔ）］－ａ２（ｔ）ｌｎ［Ｎ（ｔ－τ（ｔ））］｝的周期正解的存在性，并得到了正周期解对所有正解的吸引性．     

强相关平稳Gauss过程高水平穿过和最大值的弱收敛

设｛ξ（ｔ），ｔ≥０｝是强相关不可微Ｇａｕｓ过程，即其相关函数Ｒ（ｔ）满足：Ｒ（ｔ）ｌｏｇｔ→γ＞０（ｔ→∞）和Ｒ（ｔ）＝１－Ｃ｜ｔ｜^α＋ｏ（｜ｔ｜^α）（ｔ→０），且０＜α≤２，Ｃ＞０．本文建立了｛ξ（ｔ），ｔ≥０｝对一个和多个高水平的ε-上穿点过程的极限定理，并给出了最大值的极限分布和局部ε-最大值的联合渐近分布．     

非线性中立型微分差分方程非振动解的渐近性

考虑非线性中立型微分差分方程［ｙ（ｔ）＋Ｐ（ｔ）ｇ（ｙ（ｔ－τ）］′＋Ｑ（ｔ）ｈ（ｙ（ｔ－σ））＝０（１）的非振动解的渐近性．若无特别申明，本文总假设Ａ函数Ｐ（ｔ），Ｑ（ｔ），ｇ（ｕ），ｈ（ｕ）皆为连续函数；ＢＱ（ｔ）＞０；ｕｇ（ｕ）＞０，ｕｈ（ｕ）＞０（ｕ≠０）；Ｃｇ（ｕ）＝ｈ（ｕ）＝０当且仅当ｕ＝０．     

一致凸Banach空间中渐近非扩张族的几乎轨道的弱收敛性

设Ｅ是一个有Ｆｒｅｃｈｅｔ可微范数的一致凸Ｂａｎａｃｈ空间，＝｛Ｔ；：ｔ∈Ｓ｝是Ｅ的闭凸子集Ｃ上的一个渐近非扩张族，ｕ：Ｓ→Ｃ是的一个几乎轨道．假设其中Ｆ是Ｔ，ｓ∈Ｓ．的所有公共不动点之集．证明了，如果Ｗｗ（｛ｕ（ｔ）：ｔ∈Ｓ｝，其中，Ｗｗ（｛ｕ（ｔ）：ｔ∈Ｓ｝）是网｛ｕ（ｔ）：ｔ∈Ｓ｝的子网的所有弱极限点之集，则ｕ（ｔ）弱收敛到Ｆ（）的某个元素．     

一类高阶抽象方程的Cauchy问题

设Ｅ为一个复Ｂａｎａｃｈ空间，Ａ为Ｅ中的一个闭线性算子．考虑Ｃａｕｃｈｙ问题ｕ（ｎ）（ｔ）＝Ａｕ（ｔ），ｔ０，ｕ（ｉ）（０）＝ｕｉ，０ｉｎ１．｛（ＡＣＰｎ）本文阐明了，当ｎ３时，即使Ａ无界，也可能存在一个一对一的有界线性算子Ｃ，使得（ＡＣＰｎ）Ｃ适定；并明确给出了关于Ａ的，可保证（ＡＣＰｎ）Ｃ适定的条件．可以看到，此条件适用于许多无界算子．另外，运用积分半群理论，证明了，要想找到一个无界算子充当Ａ，使得ｕ０，…，ｕｎ１∈Ｄ（Ａｋ）（ｋ∈Ｎ），（ＡＣＰｎ）（ｎ３）有唯一的解ｕ（ｔ）满足ｓｕｐｔ０｛ｅωｔ‖ｕ（ｔ）‖｝＜∞，对某个ω０，或更弱的估计ｓｕｐｔ０ｅωｔ‖∫０ｔ１ｑ！（ｔｓ）ｑｕ（ｓ）ｄｓ‖｛｝＜∞，对某个ω０，ｑ∈Ｎ０，是不可能的．     

向量自激门限自回归（VSETAR）序列的遍历性

本文主要考虑二维自激门限自回归模型：Ｘ（ｔ）＝Ｉ［Ｘ（ｔ－１）∈Ｒｉ］ＡｉＸ（ｔ－１）＋ε（ｔ），其中Ａｉ（ｉ＝１，２，３，４）为２×２系数矩阵，｛ε（ｔ）｝为二维ｉ．ｉ．ｄ序列。我们得到｛Ｘ（ｔ）｝为遍历的四个充分条件。     

一类沿曲面的奇异积分算子的（L^∞,BMO）—有界性

设ｎ≥３，定义Ｔｆ（ｘ，ｘｎ）＝Ｐ．Ｖ．∫Ｒ＾ｎ－１ｂ（ｔ）Ｋ（ｔ）ｆ（ｘ＝ｔ，ｘｎ－Г（│ｔ│））ｄｔ，其中ｘ∈Ｒ＾ｎ－１，ｂ（ｔ）为Ｒ＾ｎ－１上的有界函数，Ｋ（ｔ）为Ｒ＾ｎ－１上满足Ｈｏｒｍａｎｄｅｒ条件的函数，且Г（ｓ）为〔０，∞）上的任意函数。本文给出了Ｔ为（Ｌ∞（Ｒ＾ｎ），ＢＭＯ（Ｒ＾ｎ））一型，或等价地（Ｈ＾１（Ｒ＾ｎ），Ｌ＾１（Ｒ＾ｎ））一型时，ｂ所应满足的充分必要条件。     

奇异半线性发展方程的局部Cauchy问题

本文在Ｂａｎａｃｈ空间Ｅ中讨论如下问题ｄｕｄｔ＋１ｔσＡｕ＝Ｊ（ｕ），０＜ｔＴ，ｌｉｍｔ→０＋ｕ（ｔ）＝０，其中ｕ：（０，Ｔ］Ｅ，Ａ是与ｔ无关的线性算子．（－Ａ）是Ｅ上Ｃ０半群｛Ｔ（ｔ）｝ｔ０的无穷小生成元，常数σ１，Ｊ是一个非线性映射ＥＪ→Ｅ．它满足局部Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ条件．我们证明了当其Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ常数ｌ（ｒ）满足一定条件时．问题（Ｓ）有局部解，且在某函类中解唯一．设Ｊ（ｕ）＝｜ｕ｜γ－１ｕ＋ｆ（ｘ）（γ＞１），Ｅ＝Ｌｐ，ＥＪ＝Ｌｐγ时得到了与Ｗｅｉｓｌｅｒ［２］在非奇异情形类似的结果．     

The H-stability of the Solution for Infinite Delay Functional Differential Equation

§１．　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＮｏｗａｄａｙｓ，ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｔｈｅｉｎｆｉｎｔｅｄｅｌａｙｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｑｕａｔｉｏｎｈａｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄｄｅｅｐｌｙ．Ｍａｎｙｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｓｈａｖｅｂｅｅｎｃｏｎｃｅｒｎｅｄｆｏｒｒｅｓｅａｒｃｈｔｈｅｉｎｔｅｇｒａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｑｕａｔｉｏｎａｓｆｏｌｌｏｗｓｘ（ｔ）＝－ａ（ｔ）ｘ（ｔ）＋∫ｔ－∞ｋ（ｔ，ｓ－ｔ，ｘ（ｓ））ｄｓ．（１）　　Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｔｕｄｙｔｈｅｉｎｆｉｎｉｔｅｄ…     

Hopfield型时滞神经网络的指数稳定性

研究了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型随机时滞神经网络ｄｘ（ｔ）＝［－Ａｘ（ｔ）＋Ｂσ（ｘ（ｔ一τ））］ｄｔ＋ｆ（ｔ．ｘ（ｔ）,Ｘ（ｔ—τ））ｄｗ（ｔ）的均方指数稳定性与几乎必然指数稳定性．应用Ｌａｙａｐｕｎｏｖ函数与鞅不等式,建立了这种随机时滞神经网络指数稳定的时滞相关的充分条件．文献中某些关于确定性的时滞神经网络ｘ（ｔ）＝－Ａｘ（ｔ）＋Ｂσ（ｘ（ｔ－τ））与神经网络ｘ（ｔ）＝－Ａｘ（ｔ）＋Ｂσ（ｘ（ｔ））的稳定准则是文中的特殊情况．