关于正规矩阵特征值的扰动

设N与A均为n×n正规矩阵,其特征值分别为{v_i}_(i=1)~n与{α_i}_(i=1)~n。Hoffman和Wielandt证明了:存在1,2,…,n的一个排列π(1),π(2),…,π(n),使得|| ||_F表示Frobenius范数。 当N为n×n Hermite矩阵,A为n×n可对称化矩阵,即存在非奇异矩阵Q=I X,使得Q~(-1)AQ为Hermite矩阵时,Stewart证明了:如果N与A的特征值分别     

求解逆特征值问题的牛顿类方法的收敛判据

<正>1引言多年来,众多数学工作者在推导和分析如下定义的逆特征值问题(IEP)的理论和算法上表现出了相当大的兴趣.以下我们设c=(c_1,c_2,….c_n)~T E R~n,{A_i}_(i=1)~n是n个实对称的n×n矩阵.定义A(c)=∑ni=1c_iA_i.(1)设A(c)的特征值为{λ_i(c)}_(i=1)~n且λ_1(c)≤λ_2(c)≤…≤λ_n(c).设{λ_i~*)_(i=1)~n为任意给定的n个数并且满足λ_1~*≤λ_2~*≤…≤λ_n~*.我们这里考虑的IEP就是寻找向量c~*∈R~n使得λ_i(c~*)=λ_i~*对任意的i=1,2,…,n.(2)     

平稳序列最近邻密度估计的相合性

设{X_n}_(n=1)~∞ 是 R~d 中平稳过程,具有公共的未知密度 f(x).本文并不假定{X_n)_(n=1)~∞ 是独立的,考察基于前 n 个观察值{X_i}_(i=1)~n 的f(x)的最近邻估计.在过程{X_n}_(n=1)~∞ 是φ混合或强混合的情形下,得到了逐点相合性、一致相合性以及收敛速度.     

在Banach空间中推广的 Roper-Suffridge算子(III)

假定 $X$ 是具有范数$\|\cdot\|$的复 Banach 空间, $n$ 是一个满足 $\dim X\geq n\geq2$的正整数. 本文考虑由下式定义的推广的Roper-Suffridge算子 $\Phi_{n,\beta_2, \gamma_2, \ldots , \beta_{n+1}, \gamma_{n+1}}(f)$: \begin{equation} \begin{array}{lll} \Phi _{n, \beta_2, \gamma_2, \ldots, \beta_{n+1},\gamma_{n+1}}(f)(x) &;\hspace{-3mm}=&;\hspace{-3mm}\dl\he{j=1}{n}\bigg(\frac{f(x^*_1(x))}{x^*_1(x)})\bigg)^{\beta_j}(f''(x^*_1(x))^{\gamma_j}x^*_j(x) x_j\\ &;&;+\bigg(\dl\frac{f(x^*_1(x))}{x^*_1(x)}\bigg)^{\beta_{n+1}}(f''(x^*_1(x)))^{\gamma_{n+1}}\bigg(x-\dl\he{j=1}{n}x^*_j(x) x_j\bigg),\nonumber \end{array} \end{equation} 其中 $x\in\Omega_{p_1, p_2, \ldots, p_{n+1}}$, $\beta_1=1, \gamma_1=0$ 和 \begin{equation} \begin{array}{lll} \Omega_{p_1, p_2, \ldots, p_{n+1}}=\bigg\{x\in X: \dl\he{j=1}{n}| x^*_j(x)|^{p_j}+\bigg\|x-\dl\he{j=1}{n}x^*_j(x)x_j\bigg\|^{p_{n+1}}<1\bigg\},\nonumber \end{array} \end{equation} 这里 $p_j>1 \,( j=1, 2,\ldots, n+1$), 线性无关族 $\{x_1, x_2, \ldots, x_n \}\subset X $ 与 $\{x^*_1, x^*_2, \ldots, x^*_n \}\subset X^* $ 满足 $x^*_j(x_j)=\|x_j\|=1 (j=1, 2, \ldots, n)$ 和 $x^*_j(x_k)=0 \, (j\neq k)$, 我们选取幂函数的单值分支满足 $(\frac{f(\xi)}{\xi})^{\beta_j}|_{\xi=0}= 1$ 和 $(f''(\xi))^{\gamma_j}|_{\xi=0}=1, \, j=2, \ldots , n+1$. 本文将证明: 对某些合适的常数$\beta_j, \gamma_j$, 算子$\Phi_{n,\beta_2, \gamma_2, \ldots, \beta_{n+1}, \gamma_{n+1}}(f)$ 在$\Omega_{p_1, p_2, \ldots , p_{n+1}}$上保持$\alpha$阶的殆$\beta$型螺形映照和 $\alpha$阶的$\beta$型螺形映照.     

Banach空间非扩张映像不动点强收敛定理

设E是具弱序列连续对偶映像自反Banach空间, C是E中闭凸集, T:C→ C是具非空不动点集F(T)的非扩张映像.给定u∈ C,对任意初值x0∈ C,实数列{αn}n∞=0,{βn}∞n=0∈ (0,1),满足如下条件:(i)sum from n=α to ∞α_n=∞, α_n→0;(ii)β_n∈[0,α) for some α∈(0,1);(iii)sun for n=α to ∞|α_(n-1) α_n|<∞,sum from n=α|β_(n-1)-β_n|<∞设{x_n}_(n_1)~∞是由下式定义的迭代序列:{y_n=β_nx_n (1-β_n)Tx_n x_(n 1)=α_nu (1-α_n)y_n Then {x_n}_(n=1)~∞则{x_n}_(n=1)~∞强收敛于T的某不动点.     

三角代数上Jordan高阶导子的刻画

设u=Tri(A,M,B)是含单位元I的三角代数,()={()_n}_(n∈N)是u上一簇线性映射.本文证明了:如果对任意U,V∈u且UV=VU=I,有()_n(UV+VU)=∑_(i+j=n)(()_i(U)_(()_j)(V)+()_i(V)()_j(U)),则()={()_n}_(n∈N)是u上高阶导子.作为应用,得到了套代数上Jordan高阶导子的一个刻画.     

在Banach空间中推广的Roper-Suffridge算子(Ⅲ)

假定X是具有范数‖·‖的复Banach空间,n是一个满足dim X≥n≥2的正整数.本文考虑由下式定义的推广的Roper-Suffridge算子Φ_(n,β_22γ_2,…,β_(n+1),γ_(n+1))(f):(?)其中x∈Ω_(p1,p2,…,pn+1),β_1=1,γ_1=0和(?)这里p_j1(j=1,2,…,n+1),线性无关族{x_1,x_2,…,x_n}(?)X与{x_1~*,x_2~*,…,x_n~*}(?) X~*满足x_j~*(x_j)=‖x_j‖=1(j=1,2,…,n)和x_j~*(x_k)=0(j≠k),我们选取幂函数的单值分支满足(f(ξ)/ξ)~(β_j)|ξ=0=1和(f′(ξ))~(γ_j)|ξ=0=1,j=2,…,n+1.本文将证明:对某些合适的常数β_j,γ_j,算子Φ_(n,β_2,γ_2,…,β_(n+1),γ_(n+1))(f)在Ω_(p_1,p_2,…,p_(n+1))上保持α阶的殆β型螺形映照和α阶的β型螺形映照.     

核实数据下误差为鞅差序列的部分线性模型的估计及性质

Consider the partly linear model Y = xβ + g(t) + e where the explanatory x is erroneously measured,and both t and the response Y are measured exactly,the random error e is a martingale difference sequence.Let x be a surrogate variable observed instead of the true x in the primary survey data.Assume that in addition to the primary data set containing N observations of {(Y_j,x_j,t_j)_(j=n+1)~(n+N),the independent validation data containing n observations of {(x_j,x_j,t_j)_(j=1)~n} is available.In this paper,a semiparametric method with the primary data is employed to obtain the estimator of β and g(·) based on the least squares criterion with the help of validation data.The proposed estimators are proved to be strongly consistent.Finite sample behavior of the estimators is investigated via simulations too.     

组型为$2^u$的Kite-可分组设计的相交数问题

Kite-可分组设计的相交数问题是确定所有可能的元素对$(T,s)$, 使得存在一对具有相同组型 $T$ 的Kite-可分组设计 $(X,{\cal H},{\cal B}_1)$ 和$(X,{\cal H},{\cal B}_2)$ 满足$|{\cal B}_1\cap {\cal B}_2|=s$. 本文研究组型为 $2^u$ 的Kite-可分组设计的相交数问题, 设 $J(u)=\{s:\exists$ 组型为 $2^u$ 的Kite-可分组设计相交于$s$ 个区组\}, $I(u)=\{0,1,\ldots,b_{u}-2,b_{u}\}$,其中 $b_u=u(u-1)/2$ 是组型为$2^u$ 的Kite-可分组设计的区组个数. 我们将给出对任意整数 $u\ge 4$ 都有$J(u)=I(u)$ 且 $J(3)= \{0,3\}$.     

P0-函数箱约束变分不等式的正则半光滑牛顿法

1引言设X C R~n,F：R~n→R~n,变分不等式Ⅵ(X,F)是指：求x∈X,使F(x)~T(y-x)≥0,(?)_y∈X．(1)记i∈N={1,2,…,n},当X=[a,b]：={x∈(?)~n|a_i≤x_i≤b_i,i∈N}时,称Ⅵ(X,F)为箱约束变分不等式(也有些文献称为混合互补问题),记为Ⅵ(a,b,F)．若a_i=0,b_i= ∞,i∈N,即X=(?)_ ~n：={x∈(?)~n|x≥0}时,Ⅵ(a,b,F)化为非线性互补问题NCP(F)：求x∈(?)_ ~n,使x≥0,F(x)≥0,x~TF(x)=0．(2)