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.     

经验测度序列的大偏差原理

设{X_i,i∈N)是平稳N A随机变量序列且ψ_(1)＞0．记经验测度δ_n=1/n■,借助于弱收敛拓扑下的开集与β度量下的开球之间的关系,证明了{P{δ_n∈·},n→∞}在(M_1(R),■)上满足大偏差原理．     

广义Lipschitz伪压缩映射黏滞迭代逼近方法的强收敛

K是Banach空间E的一个非空闭凸子集,T:K→K是一个广义Lipschitz伪压缩映射.对Lipschitz强伪压缩映射f:K→K和x_1∈K,序列{x_n}由下式定义:x_n+1=(1-α_n-β_n)x_n+α_nf(x_n)+β_nTx_n.在{α_n}与{β_n}满足合适条件的情况下,每当{z∈K;μ_n‖x_n-z‖~2=inf_(y∈K)μ_n‖x_n-y‖~2}∩F(T)≠φ时,{x_n}强收敛到T的某个不动点x~*.     

关于Fourier余弦级数L~1收敛性的一点注记

本文指出文[1]中的定理4.1证明中包含着错误,并且建立了相应的正确结果。设α_0/2+sum from n=1 to ∞ α_n cos nx是f∈L(0,π]的Fourier余弦级数,假如存在a>0和单调数列{l_n}∈SV(N)使得α_n/(n~αl_n)↘(n→∞),那么下面两断言是等价的,(ⅰ) ‖S_n(f)-f‖_(L1)=0(1)(n→∞):(ⅱ)α_nlogn→0(n→∞)。     

等比数列一个性质及应用

对于等比数列,我们有如下的性质: 性质:如果数列{α_(n 1)-αα_n}(α≠0)是公比为β的等比数列,则数列{α_(n 1)-βα_n}是公比为α的等比数列。证明∵α_(n 1)-αα_n=β(α_n-αα_(n-1)) 即α_(n 1)-βα_n=α(α_n-βα_(n-1)) 故数列{α_(n 1)-βα_n}是公比为α的等比数     

索伯列夫空间的有限元迫近

记I_1=(-∞,ξ_1),I_2=(ξ_1,ξ_2),…,I_n=(ξ_(n-1),ξ_n),I_(n 1)=(ξ_n, ∞)。定义H~(m 1)(R,ξ_1,…,ξ_n)={u|u∈H~m(R),在I_i上u∈H~(m 1)(I_i),i=1,…,n 1}。 设μ(x)∈H~m(R),λ(x)∈L~∞(R)。并且满足:1.他们的支集都是R中的有界集合;2·∫_Rμ(x)dx=∫_Kλ(x)dx=1;3.μ(x)满足m-1收敛准则条件,即存在常数b_0=1,b_1,…,     

Cn单位球上的一类Hilbert值函数的收敛性

本文主要研究了Cn单位球上Hilbert值Dμ,q函数的收敛性,得到了若f=∑α≥0xαzα∈Dμ,q,q＞(2n)/(μ),则φ(z)=∑α≥0‖xα‖zα∈Lipγ,其中0＜μ＜1(n=1)或0＜μ＜2(n＞1).此外还得到若f∈Dμ,q,q＞(2n)/(μ),则对几乎所有的{εα}有fω(z)∈H∞,其中0＜μ＜1(n=1)或0＜μ＜2(n＞1).在此过程中,我们利用了Banach空间几何学和Rademacher函数序列的知识.     

Weierstrass型函数图象的分形维数

考虑函数f(x)=sum from i=1 to ∞(?)~(-1)φ((?) θ_n)和w(x)=sum from n=1 to ∞(?)φ_(?)((?)x θ_(?)),式中0<α<(?)是任意实数,在一定条件下,估计了函数f图象的Hausdorff维数的下界,并求得了w函数图象的Box维数和Packing维数。     

代数方法在誤差糾正碼理論中的应用

设R是m个记号0,1,2,…,m-1的集合。我们常用长度为n的序列a=α_1α_2…α_n,α_i∈R来代表一个字,称为碼字。当要传送一个字时,需将α_i变作信号发送出去。由于杂声干扰等原因,对方所收到的可能不是a而是另一个序列b=β_1β_2…β_n,βi∈R,也就是说,可能有了誤差。因此,可靠性是信息传输中的中心问题。所谓誤差纠正码,就是由适当选取的某些序列所组成的集合C,使得当a传送成b时,即使有了誤差,也可根据一定的法则加以纠正。通常取R为整数模m的剩余类环或有限域,而码字a为R上的n维向量a=(α_1,α_2,…,α_n),α_i∈R。为了刻划码的纠正错誤能力,需要在码字之间引进“距离”的概念。我们对任意加法羣给出下列定义:     

一个构造增生映像零点的带误差的迭代算法

设E是一致光滑的Banach空间,A:D(A)E→2~E是一个满足值域条件的增生算子,进一步满足线性增长条件:‖Ax‖≤C(1+‖x‖)对某个常数C0, x∈D(A).设z∈D(A)是任意固定元,x_1∈D(A), A~(-1)0≠Φ.定义序列{x_n}D(A)如下:x_(n+1)∈x_n-λ_n(Ax_n+θ_n(x_n-z+e_n)),n≥1,其中{λ_n}与{θ_n}是满足一定条件的非负数列.则x_n→x~*∈A~(-1)(0),(n→∞).作为应用,我们推出构造连续伪压缩映像的不动点的收敛定理.     

关于时间序列线性预报问题的单纯形算法

本文考虑稳定时间序列的p阶线性预报问题,提出一个不受异常值影响的数学模型: 其中当k<1及k>n时ξ_k=0。进而将(1)归结为含有自由变量的线性规划问题 min1~Tδ~++1~Tδ~- (2) s.t.Aα+[E,-E][δ~(+T),δ~(-T)]=b,δ~+,δ~-≥0。其中α=[α_1,…,α_p]~T,b=[-ξ_2,…,-ξ_n,0,…,0]~T∈R~(p+n-1),1=[1,…,1]~T∈R~(p+n-1),A是(p+n-1)×p阶Toeplitz矩阵     

关于平稳序列随机变秩顺序统计量的极限分布

令{ζ_n}是平稳序列,ζ_1~(n)≤ζ_2~(n)≤…≤ζ_n~(n)是ζ_1,…,ζ_n的顺序统计量,x∈R,a_n>0,b_n是实数列,u_n=α_nx+b_n,设f_n(x),g_n(x)是取正整数值的波雷尔可测函数,且f_n(x)≤g_n(x)≤n,g_n(x)关于n严格递增,设X是离散值随机变量且关于σ(ζ_1)可测,令对某q∈(0,1)有 本文在一种混合条件下,讨论了的渐近性质。     

关于 Poincaré 型方程解的渐近性态的若干注记

<正> Ⅰ.引言假若 n 阶线性微分方程y~(n)+α_1(x)y~((n-1))+…+α_n(x)y=α_0(x) (**)的系数α_v(x),当 x 无限增长时渐近于常数α_v:(?)α_v(x)=α_v (v=1,2,…,n)则称方程(**)为 Poincaré 型微分方程(简称为 P 型方程).θ(λ)=λ~n+α_1λ~(n-1)+…+α_n=0称为它的特征方程.     

一类非线性广义样条最佳L_p逼近的光滑性

设L是常系数n阶线性微分算子,m∈N, 0=s_00适当小,v=1,…,r}本文证明了设f∈L_p[0,1],1≤p<∞,那末当n≥2时,存在f的最佳L_p[0,1]逼近样条(?)∈C[0,1]∩φ~*(m,q)。当n≥3时,存在f的最佳L_p[0,1]逼近样条(?)∈C~1[0,1]∩φ~*(m,q)。     

关于乘法分拆计数函数的取值

本文讨论了自然数 n 的乘法分拆的计数函数 g(n)。设 A={1/K;K 是自然数,K≠2}。本文证明了设任给 α∈A,则都存在自然数的子序列 α_n,n=1,2,…使 leg g(α_n)～αlog α_n,n→∞。在 Riemann 假设下,本文证明了设任给 β∈〔0,1/2〕,则都存在自然数的     

逼近转化论的一些研究

本文运用逼近转化的观点、方法研究实变函数的构造分析、转化原理及高维逼近的有关问题,文中最主要的定理为: 定理1 设f∈L_p(D)),并有m维n次多项式p_n,使得‖f-p_n‖_p≤ε(n),ε(t)。 则f与g∈L_p(D)等价,并且     

Zygmund函数在闭区间上最大值的估计

对任意实数集 R上的 Zygmund函数 f(x) ,满足条件 :|f(x+t) - 2 f(x) +f(x- t) | ‖ f‖z|t|,x,t∈ R ,且 f(0 ) =f (1 ) =0 ,本文证明maxx∈ [0 ,1 ] |f(x) | 13‖ f‖z.     

抽象多项Riemann-Liouville分数阶微分方程

该文研究如下抽象多项分数阶微分方程D_t~(α_n)u(t)+(Σ)_(j=1)~(n-1)A_jD_t~(uj)u(t)=AD_t~αu(t)+f(t).t∈(0.τ),(0.1)其中n∈N\{1},算子A,A1,…,A_(n-1)为复Banach空间E上的闭线性算子,0≤α_1…α_n,0≤αα_n,0τ≤∞,f(t)为E-值函数,D_t~α表示α阶Riemann—Liouville分数阶导数~([5]).延续着作者先前在文献[22,24 25]和[34]中的研究工作,该文引入并系统分析了方程(0.1)的若干类新的k-正则(C_1,C_2)-存在和唯一(生成)族,并对抽象的理论性结果给出了丰富的例子来阐明.     

多线性分数次积分算子交换子的有界性

Ibαf ( x) =∫R ∏mj=1( bj( x) - bj( y) ) 1| x - y| n-αf ( y) dyare considered.The following priori estimates are proved.For 1 01Φ1t| {y∈Rn:| Ibαf( y) | >t}| 1q ≤csupt>01Φ1t| {y∈Rn:ML( log L) 1r ,α(‖b‖f ) ( y) >t}| 1q,where‖b‖=∏mj=1‖bj‖Oscexp Lrj,Φ( t) =t( 1 + log+t) 1r,1r =1r1+ ...+ 1rm,ML(…     

关于对称平均数定理及其应用

我们把n个正数α_1,α_2,…,α_n的k次对称平均数定义为其中k≤n为正整数;根号内分子部分是n个正数每次不重复地取k个的乘积之和,共有C_n~k项。为简单计,我们把(1)记为∑_n~k(α_1,α_2,…α_n),或者有时就记为∑_n~k。显然, ∑_n~1(α_1,α_2,…α_n)=(α_1 α_2 ……α_n)/n即为n个正数的算术平均数,而∑_n~n(α_1,α_2,…α_n)=则是n个正数的几何平均数。本文先介绍有关n个正数的k次对称平均数的重要性质的两个定理,然后给出它的一些应用。首先,我们证明定理1.(∑_n~k)~(?)k≥(∑_n~(k 1))~(k 1)·(∑_n~(k-1))~(k-1)(k=1,2,…,n-1) (这里规定∑_n~0=1)。证明.为书写方便,记(∑_n~k)~k=P_n~k。因而我们要证明的就是 (P_n~k)~2≥P_n~(k 1)·P_n~(k-1)(P_n~0=1,k=1,2,…n-1)