幂集上的线性空间

将线性空间的概念提升到线性空间的幂集上进行讨论,给出了线性空间的幂空间的定义,并研究了一种特殊幂空间的基本性质.     

正则幂空间和一致幂空间

引入了幂空间、正则幂空间和一致幂空间概念,并讨论了其相关性质.     

OPAST子空间跟踪数据压缩半盲多用户检测

基于子空间方法的最小均方误差半盲多用户检测的计算核心是对信号子空间的特征值与特征向量的同时跟踪.仅跟踪计算信号子空间特征向量的子空间跟踪算法不能直接应用于这种检测方法.利用数据压缩技术,提出一种只需跟踪计算信号子空间正交规范基的自适应数据压缩半盲多用户检测.将著名的正交投影逼近子空间跟踪(OPAST)算法应用于这种数据压缩半盲多用户检测,发现OPAST算法具有自然的数据压缩结构,在几乎不增加运算量的情况下即可实现数据压缩半盲多用户检测.仿真实验表明:基于OPAST算法的数据压缩半盲多用户检测具有良好的检测性能.     

快速并行乘幂法及反幂法

快速并行乘幂法及反幂法李磊（西安交通大学数学系，青森大学信息系统工程系）ＡＦＡＳＴＰＡＲＡＬＬＥＬＡＬＧＯＲＩＴＨＭＦＯＲＴＨＥＰＯＷＥＲＭＥＴＨＯＤＡＮＤＴＨＥＩＮＶＥＲＳＥＰＯＷＥＲＭＥＴＨＯＤ￥ＬｉＬｅｉ（Ｄｅｐｔ．ｏｆＭａｔｈ．，Ｘｉ＇ａｎＪ...     

k-有界sober空间的收缩与Smyth幂空间

主要讨论k-有界sober空间对遗传、收缩、函数空间和Smyth幂构造的封闭性,证明了k-有界sober空间是饱和遗传的,但不是闭遗传的;对收缩与Smyth幂构造均不具有封闭性.还证明了存在k-有界sober空间X使得函数空间[X→X]赋予点式收敛拓扑不是k-有界sober空间.     

逆极限空间的伪轨跟踪性

证明了对于由｛Ｘｉ,ｉ,ｆｉ｝ｉ＝１生成的逆极限系统（Ｘ∞,ｆ∞）,如果每个ｆｉ具有伪轨跟踪性,则诱 导映射ｆ∞也具有伪轨跟踪性．并构造了一个例子说明它的逆命题不成立．还证明了零维紧致度量群 的自同构拓扑共轭于一族有限型子转移生成的逆极限系统．     

逆极限空间的伪轨跟踪性

证明了对于由{xi,φi,fi}∞i=l生成的逆极限系统(X∞,f∞),如果每个fi具有伪轨跟踪性,则诱导映射f∞也具有伪轨跟踪性.并构造了一个例子说明它的逆命题不成立.还证明了零维紧致度量群的自同构拓扑共轭于一族有限型子转移生成的逆极限系统.     

广义导子幂中心化子条件

设R是半素环,U是R的极大右商环,C是R的扩展型心,a,b∈U．对R上广义导子δ的值的幂零,幂中心化子问题进行了讨论,即(aδ(x))~nb=0(∈C)形式的恒等式,对δ的形式以及δ与a,b的关系做了完整的刻画,从而发展了Herstein,Brear的研究结果．     

广义导子幂中心化子条件

设R是半素环,U是R的极大右商环,C是R的扩展型心,a,b∈U.对R上广义导子δ的值的幂零,幂中心化子问题进行了讨论,即(aδ(x))nb=0(∈C)形式的恒等式,对δ的形式以及δ与a,b的关系做了完整的刻画,从而发展了Herstein,Bre(s)ar的研究结果.     

幂等余 Quantale

讨论了幂等余Quantale与左纯元、子余Quantale的一些相关性质,发现幂等余Quantale的左纯元构成的集合是对应的子余Quantale;每个幂等余Quantale都可有一个核映射与子余Quantale保持对应关系;并且幂等余Quantale与核映射,左右纯元,Frame等都有一定关系.     

An Adaptive Fast Interface Tracking Method

An adaptive numerical scheme is developed for the propagation of an interface in a velocity field based on the fast interface tracking method proposed in [2]. A multiresolution stategy to represent the interface instead of point values, allows local grid refinement while controlling the approximation error on the interface. For time integration, we use an explicit Runge-Kutta scheme of second-order with a multiscale time step, which takes longer time steps for finer spatial scales. The implementation of the algorithm uses a dynamic tree data structure to represent data in the computer memory. We briefly review first the main algorithm, describe the essential data structures, highlight the adaptive scheme, and illustrate the computational efficiency by some numerical examples.     

New Estimates for the Rate of Convergence of the Method of Subspace Corrections

We discuss estimates for the rate of convergence of the method of successive subspace corrections in terms of condition number estimate for the method of parallel subspace corrections. We provide upper bounds and in a special case, a lower bound for preconditioners defined via the method of successive subspace corrections.     

Krylov子空间投影法及其在油藏数值模拟中的应用

Krylov子空间投影法是一类非常有效的大型线性代数方程组解法,随着左右空间L_m、K_m的不同选取可以得到许多人们熟知的方法.按矩阵H_m的不同类型,将Krylov子空间方法分成两大类,简要分析了这两类方法的优缺点及其最新进展.将目前最为可靠实用的广义最小余量法(GMRES)应用于油藏数值模拟计算问题,利用矩阵分块技术,采用块拟消去法(PE)对系数阵进行预处理.计算结果表明本文的预处理GMRES方法优于目前使用较多的预处理正交极小化ORTHMIN方法,最后还讨论了投影类方法的局限和今后的可能发展方向.     

杂交应力元的应力子空间和柔度矩阵H对角化方法

证明了：1）杂交元假设应力模式线性无关是柔度矩阵非奇异的充分必要条件;以及2）等价假设应力模式形成相同的杂交元,在此基础上建立了假设应力模式的希尔伯特应力子空间,从而可以持方法简单地得到等价的正交归一化应力模式,实现了柔度矩阵对角化,使得杂交元形成过程中完全避免了繁杂的矩阵求逆运算,极大地提高了杂交元分析的计算效率,数值算例表明该方法是确实有效的。     

基于Schmidt正交化的快速求逆法

基于Schmidt正交化过程获得了一种计算逆矩阵的新方法.对于可逆矩阵A,有Q=MA,其中Q是酉矩阵,M是下三角矩阵.本文直接从Schmidt规范正交化出发,获得下三角矩阵M的计算公式,从而求得逆矩阵A-1=QHM=AHMTM.     

Spectral Variants of Krylov Subspace Methods

Krylov iterative methods usually solve an optimization problem, per iteration, to obtain a vector whose components are the step lengths associated with the previous search directions. This vector can be viewed as the solution of a multiparameter optimization problem. In that sense, Krylov methods can be combined with the spectral choice of step length that has recently been developed to accelerate descent methods in optimization. In this work, we discuss different spectral variants of Krylov methods and present encouraging preliminary numerical experiments, with and without preconditioning.     

Fast Summation of Power Series with Coefficients Analytic at Infinity

We propose a fast summation algorithm for slowly convergent power series of the form _{j=j 0} z ^j _j j _i=1 ^s (j+ _i )^– _i , where R, _i 0 and _i C, 1is, are known parameters, and _j =(j), being a given real or complex function, analytic at infinity. Such series embody many cases treated by specific methods in the recent literature on acceleration. Our approach rests on explicit asymptotic summation, started from the efficient numerical computation of the Laurent coefficients of . The effectiveness of the resulting method, termed ASM (Asymptotic Summation Method), is shown by several numerical tests.     

一种新的快速逼近真值的程序算法──分布误差法

本文介绍一种新的逼近真值的快速程序算法及其应用。     

关于子空间的和的推广的注记

对向量空间的子空间的和的概念不能推广到无限多个子空间的情形进行了讨论.