关于C_0-半群的谱映象定理的推广

本文讨论了指数函数谱映象定理不成立的实质,分析了C_0-半群e~(At)的谱σ(e~(At))和它的生成元A的谱σ(A)之间的关系。对一类算子A给出了由σ(A)计算e~(At)的谱半径e~(ω0(A)t,t≥0的精确公式。     

关于C_0-半群的谱映象定理的推广

本文讨论了指数函数谱映象定理不成立的实质,分析了C_0-半群e~(At)的谱σ(e~(At))和它的生成元A的谱σ(A)之间的关系。对一类算子A给出了由σ(A)计算e~(At)的谱半径e~(ω0(A)t,t≥0的精确公式。     

概率积分integral from n=0 to ∞(e~(-x~2)dx)的一种算法

概率积分integral from n=0 to ∞(e~(-x2)dx)已有多种计算方法,各有优缺点,本文再给出一种算法,谨供读者选择。     

一类特殊形状函数的原函数的求法

本文给出函数 P(x)e~(αx)cosβx+Q(x)e~(αx)sinβx的原函数的一种求法,其中P(x)与Q(x)为多项式,α与β为常数,至少有一个不等于零。所给方法计算比较简单,也比较有规律。 1.∫P(x)e~(αx)dx的计算。设P(x)为n次多项式,把P(x)写成:我们研究函数P(x)e~(αx)是否有形如R(x)e~(αx):的函数为原函数。设有 [R(x)e~(αx)]′=P(x)e~(αx),(3)则 [R′(x)+αR(x)]e~(αx)=P(x)e~(αx),即 R′(x)+αR(x)=P(x)。(3′)将R(x)与P(x)的表达式(1)与(2)代入式(3′),得由于式(3″)对x为恒等式,故x的同次冪的系数相等,即由上式中解出α_0与α_k,得由(4)确定的α_k(k=0,1,2,…,n)满足式(3′),因而满足式(3)。所以我们证明了对函数P(x)e~(αx)存在着形如R(x)e~(αx)的函数为其原函数。由于α_0=c_0/α≠0,故R(x)的次数与P(x)的次数相同,而且R(x)的系数     

C_0-半群的谱特征

本文利用(C,1)求和法得到了Banach空间中的C_0-半群e~(At)的谱特征性质和增长阶W_0(A)=的计算公式,我们的主要结果为定理2.2和定理2.3。     

“指数”SG方程u_(xt)=C(t)e~(nu)的Bcklund变换

本文选取适当的“双曲”幺模变换 T,经 T 作用,AKNS 方程(1)归结为完全可积的微分方程(10),由(10)结合选取的 u_(xt)=C(t)e~(nu)的 Lax 偶Ω,给出由u_(xt)=C(t)e~(nu)的已知解求其新解的 B(?)cklund 变换(14),最后给出具体例子.     

“指数”SG方程u_(xt)=C(t)e~(nu)的Bcklund变换

本文选取适当的“双曲”幺模变换 T,经 T 作用,AKNS 方程(1)归结为完全可积的微分方程(10),由(10)结合选取的 u_(xt)=C(t)e~(nu)的 Lax 偶Ω,给出由u_(xt)=C(t)e~(nu)的已知解求其新解的 B(?)cklund 变换(14),最后给出具体例子.     

有限递推法与待定系数法的计算复杂性比较——用于求y"+py'+qy=P_m(x)e~(ax)cosbx(或sinbx)的特解时

分析了在求二阶常系数线性常微分方程y"+py'+qy=P_m(x)e~(ax)cos bx;y"+py'+qy=P_m(x)e~(ax)sin bx的特解时;采用有限递推法或待定系数法的各自计算复杂性.证明了在求上述方程特解时,有限递推法在计算复杂性上优于待定系数法.     

利用递推公式计算依赖于取正整数值的参数n的积分

<正> 利用Euler公式:cosx=(1/2)(e~((?)x)+e~(-ix)),sinx=(1/(2i))(e~(ix)-e~(-ix))来计算下列依赖于取正整数值的参数n和m均积分:     

Riccati型方程f'(y)dy/dx=P(x)f~2(y)+Q(x)f(y)+R(x)e~(∫Q(x)dx)的一个新的可积条件

本文利用变量变换法与常数变易法给出Riccati型方程f'(y)dy/dx=P(x)f~2(y)+Q(x)f(y)+R(x)e~(∫Q(x)dx)的一个新的可积条件∫P(x)e~(∫Q(x)dx)dx=-1/2∫R(x)dx,同时给出该条件下方程的通解,并由此推得若干类Riccati方程的通解.     

一类指数信号与正弦信号相乘的不定积分注记

针对两类不定积分I_1=∫e~(ax)cosbxdx和I_2=∫e~(ax)sinbxdx的分部积分常规求法,从指数信号与正弦信号相乘及复指数信号的角度进行分析,并给出一些特别的形变统一及记忆方法.     

微分方程组(dX)/(dt)=AX+e~(αt) sum from k=0 to m(B_kt~k)特解结构定理及应用

对于常系数非齐线性微分方程组(dX)/(dt)=AX+F(t),当强迫项F(t)=e~(at) sum from k=0 to m(B_kt~k)(这里Bk=(b1k,b2k,…,bnk)T∈Rn),给出了微分方程组(dt)/(dX)=AX+F(t)特解(t)的结构定理和计算方法,使求特解-X(t)的积分运算转化为简单的代数运算.解决了计算机特解(t)的计算问题.     

右半平面解析的Laplace-Stieltjes变换的广义级与型

给出右半平面解析的Laplace-Stieltjes变换的广义级与广义型的定义,研究了最大模M_u(σ,F)=sup{|∫_0~x e~(-(σ+it)y)dv(y)|:x∈(0,+∞),t∈R},最大项μ(σ,F)=max_(n∈N){A_n~*e~(-λnσ)},最大项指标v(σ,F)=max_k{λ_k|μ(σ,F)=A_k~*e~(-λkσ)}及其系数之间的关系,推广了Dirichlet级数的相关结果.     

误差为相依序列时的非参数回归模型

本文对非参数多元回归模型Y~(j)(x_(in))=g(x_(in))+e~(j)(x_(in))中误差序列{e~(j)(x_(in)),j≥1}为m_0—相依序列和局部广义高斯序列时,给出未知函数g(x)的估计量的相合性。     

綫性齐欢方程內x~ve~(kx)型解的探求

1.引言。《数学通报》1963年第11期发表的刘赐臣同志的“线性齐次微分方程內e~(kx)型解的探求”一文,証明了线性齐次微分方程(其中u_1,…,u_m为一组线性无关的函数)有e~(kx)型解的充要条件是k为特征方程组的公根。本文推广了上述结果:若是是(1.2)的v_0重公根,則方程(1.1)有v_0个特解e~(kx),xe~(kx),x~2e~(kx),…,x~v_0~(-1)e~(kx)。为讨论方便计,令则(1.2)可改记为 L_(0,s)(k)=0,s=1,2,…,m。(1.2′)同时将(1.1)改记为微分算子形式。为此,令     

关于一道概率论例题的讨论

<正> 书[1]是一本工科院:陵用的教材.但其中§2.5例2的解答过程有值得商榷之处.原题是:使用了七小时的电子管在以后的At 小时内损坏的概率等于λAt+o(At),其中λ>0是常数,o(At)表示当,At→0时较At 高阶的无穷小量.求电子管的寿命(即电子管损坏前已使用的时数)的分布函数.     

一类变系数线性微分方程的求解

众所周知,一般变系数线性微分方程没有一个普遍适用的求解方法。本文给出一类具有(a+bx)e~(kx)型特解的变系数线性微分方程的求解。     

用留数计算∫from x=-∞ to ∞ (R(x)e~(αix)dx)型积分注记

用留数计算积分∫from x=-∞ to ∞ (R(x)e~(αix)dx)(α>0)的方法可推广到α<0的情形,并举例计算一个函数的傅氏变换.     

谈Gumbel分布的均值和方差的计算

<正> 一、引言对概率统计中的极值理论有了解的同志都知道,若随机变量的ξ密度函数是e~(-x)e~((-6)~(-x)) (-∞相似文献   

用试探法解齐次线性微分方程的一点注记

若有常系数齐次线性微分方程y~(n) c_1y~(n-1) … a_ny=0我们可用试探法求它的解.令y=e~(λz)代入上式的左端,得(e~(λx))~(n) a_1(e~（λx）)~(n-1) … a_n(e~（λx）)=(λ~n a_1λ~(n-1) …a_n)e/~（λx）=F(λ)e~λ=