一类线性errors－in－variables模型的参数强相合估计及其a．s．收敛速度

本文讨论了如下一类线性ｅｒｒｏｒｓ－ｉｎ－ｖａｒｉａｂｌｅｓ模型——多元线性结构关系模型β′ｘｋ＋α＝０，ξｋ＝ｘｋ＋εｋ．｛ｋ＝１，２，…，ｎ．其中，｛ｘｋ：ｋ＝１，２，…，ｎ｝为一组ｉ．ｉ．ｄ．的ｍ维随机向量，｛εｋ：ｋ＝１，２，…，ｎ｝是ｉ．ｉ．ｄ．的随机误差，Ｅ（ε１）＝０，Ｖａｒ（ε１）＝σ２Ｉｍ．且｛ｘｋ：ｋ＝１，２，…，ｎ｝与｛εｋ：ｋ＝１，２，…，ｎ｝相互独立．在一些条件下，我们证明了估计量β，α，σ２的强相合性、唯一性，并给出了估计量的收敛速度为ｏ（ｎ－１－１ｑ），这里ｑ∈［１，２）．对于Ｅ（ｘ１）ｕ１和Ｖａｒ（ｘ１）Ｖｘ的估计也得出了同样的结果     

n阶时滞差分方程的边值问题

本文研究ｎ阶时滞差分方程的边值问题：ｘ（ｋ＋ｎ）＝ｆ（ｋ，ｘｋ（），ｘ（ｋ），ｘ（ｋ＋１），…，ｘ（ｋ＋ｎ－１）），ｋ∈ＩＴ，ｘ（ｍ）＝φ（ｍ），ｍ∈Ｉ－ｒ，ｘ（１）＝ａ１，ｘ（２）＝ａ２，…，ｘ（ｎ－２）＝ａｎ－２，ｘ（Ｔ）＝Ａ，｛得到了解的存在性和唯一性的结果．     

两个不等式的简捷证法

下面给出的两类不等式问题,一般是通过代换的方法证明．本文给出直接简捷的证明．命题１　设ｘｉ∈Ｒ＋（ｉ＝１,２,…,ｎ）且ｘ２１１＋ｘ２１＋ｘ２２１＋ｘ２２＋…＋ｘ２ｎ１＋ｘ２ｎ＝ａ（０＜ａ＜ｎ）,求证：ｘ１１＋ｘ２＋ｘ２２１＋ｘ２２＋…＋ｘ２ｎ１＋ｘ２ｎ≤ａ（ｎ－ａ）①证　由题设易知：１１＋ｘ２１＋１１＋ｘ２２＋…＋１１＋ｘ２ｎ＝ｎ－ａ．由于　１１＋ｘ２ｋ＋ｎ－ａａ·ｘ２ｋ１＋ｘ２ｋ　　≥２１１＋ｘ２ｋ·ｎ－ａａ·ｘ２ｋ１＋ｋ２ｋ　　＝２ｎ－ａａ·ｘｋ１＋ｘ２ｋ）（ｋ＝１,２,…,ｎ）,此ｎ式相…     

数学问题解答

数学问题解答１９９８年５月号问题解答（解答由问题提供人给出）１１３１试证：一元多项式Ｐ（ｘ）＝ｘｋ－ｘｋ－１－１的复根ｚ＝ｒｅｉθ一定满足ｒ２ｋ－２ｒ２ｋ－１ｃｏｓθ＋ｒ２ｋ－２－１＝０．证明我们有｜Ｐ（ｚ）｜｜ｚｋ－ｚｋ－１｜－１＝ｒｋ－１｜ｚ－...     

在CP（2k＋1）上的定向逆转的光滑对合

ｋ为一非负整数．ＣＰ（２ｋ＋１）为复２ｋ＋１维射影空间．我们把ＣＰ（２ｋ＋１）作为一个闭２（２ｋ＋１）维光滑流形．２ｋ＋１为ＣＰ（２ｋ＋１）上的一个定向逆转的光滑对合，使２ｋ＋１［ｚ０，ｚ１，…，ｚ２ｋ＋１］＝［ｚ０，ｚ１，…，ｚ２ｋ＋１］，其中ｚｉ表示复数ｚｉ的共轭．本文证明了：（ｉ）任何一个在ＣＰ（２ｋ＋１）上的定向逆转的光滑对合等变协边于τ２ｋ＋１因此任何一个在ＣＰ（２ｋ＋１）上的定向逆转的光滑对合的等变协边类为零．（ｉｉ）在ＣＰ（２ｋ＋１）上的一个非平凡的定向逆转的光滑对合的不动点集必为ＧＰ（２ｋ＋１）的（２＋１）维闪光滑子流形．     

自然数方幂和的一个性质的证明

自然数方幂和的一个性质的证明湖南浏阳十一中刘会成令Ｓｋ（ｎ）＝１ｋ＋２ｋ＋…＋ｎｋ（ｋ≥０，ｋ∈Ｚ）．文［１］，［２］，［３］均提到下面一个性质：Ｓ２ｋ（Ｎ）＝Ｓ２（ｎ）Ｐ２（ｎ）（ｉ）Ｓ２ｋ＋１（ｎ）＝Ｓ２１（ｎ）Ｐ１（ｎ）（ｉｉ）其中ｋ为自然数，...     

随机条件概率的一个极限性质与条件矩母函数方法

设Ｘｎ,ｎ〉０是在ｓ＝１,２,…,Ｎ中取值的一列随机变量,ｐｋ（ｘｋ↓ｘ０,…ｘｋ－１）＝ｐ（Ｘｋ＝ｘｋ↓Ｘ０＝ｘｋ－１＝ｘｋ－１）。本文得到随机概率｛ｐｋ（Ｘｋ↓Ｘ０,…Ｘｋ－１）,１〈ｋ〈ｎ↓）的调和平均ａ．ｅ．收敛的一个定理．证明中提出了将关开网的微分法和条件矩母函数的工具应用于强极限定理的研究的一种途径。     

一类新的非单调信赖域算法及其收敛性

利用非单调性,邓乃扬等提出了一类具有强收敛性质的非单调信赖型算法,为了保证算法的收敛性,他们假定以下两个条件成立;（１）信赖域半径（△ｋ）有上界;（２）对所有ｋ有∥ｓｋ∥≤ｃ∥ｇｋ∥,其中ｓｋ＝ｘｋ＋１－ｘｋ,ｇｋ为ｆ（ｔ）在ｘｋ处的梯度,ｃ〉０随后,柯小伍,韩继业从另一角度了提出了一类非调信赖域型算法,尽管他们未利用条件,但仍假定条件（２）成立,在本文中,我们提出了一类新的非单调信赖域算法,在没     

Hermite型插值算子对可微函数的逼近

Ｈｅｒｍｉｔｅ型插值算子对可微函数的逼近章仁江（中国计量学院，杭州３１００３４）关键词Ｈｅｒｍｉｔｅ型插值算子，Ｊａｃｏｂｉ多项式．分类号ＡＭＳ（１９９１）４１Ａ／ＣＣＬＯ１７４设（１）＞ｘ１＞ｘ２＞…＞ｘｎ＞（－１），ｘｋ＝ｃｏｓθｋ（ｋ＝１，２，...     

一种两点迭代法

本文给出了一个求超越方程实根的新的两点格式ｘｋ＋１＝ｘｋ－ｘｋ－ｘｋ－１３ｆ（ｘｋ）－４ｆｘｋ＋ｘｋ－１２＋ｆ（ｘｋ－１）ｆ（ｘｋ），它集弦割法和抛物线法的优点于一身，具有更快的收敛速度，且收敛阶为二阶．     

数学问题解答

１９９９年４月号问题解答（解答由问题提供人给出）１１８６设ｎ∈Ｎ,ｎ≥２,ｋ∈Ｒ＋,求函数ｙ＝ｘｎｘ－ｋ（ｘ∈（ｋ,＋∞））的最小值．解由均值不等式ｘ１＋ｘ２＋…＋ｘｎｎ≥ｎｘ１ｘ２…ｘｎ得ｘ１ｘ２…ｘｎ≤（ｘ１＋ｘ２＋…＋ｘｎｎ）ｎ∵ｙ＝ｘｎｘ－ｋ...     

从k到k 1思路受阻分析及转化策略

用数学归纳法证明不等式，特别是数列不等式，是一个行之有效的方法，也是中学数学中的一个基本方法，近些年高考试题中几次出现这类问题．运用这种方法时，往往有好多学生在证ｋ到（ｋ＋１）的过程中，卡了壳、断了思路，这是一种普遍现象．现就笔者在讲授这部分内容时学生暴露的问题，分析一下思路受阻的几种原因及转化策略．１　从ｋ到（ｋ＋１）添项不足在从ｋ到（ｋ＋１）的证明过程中，如果分析不透命题结构，就会造成添项不足，证明夭折．例１　已知Ｓｎ＝１＋１２＋１３＋…＋１ｎ，（ｎ∈Ｎ）．用数学归纳法证明Ｓ２ｎ＞１＋ｎ２　…     

三阶线性递归数列是周期数列的一个充要条件

三阶线性递归数列是周期数列的一个充要条件６４１２００四川资中师范杨正义关于判定ｋ阶常系数线性递归数列｛ａｎ｝：ａｎ＋ｋ＝ｐ１ａｎ＋ｋ－１＋ｐ２ａｎ＋ｋ－２＋…＋ｐｋａｎ＋ｐ０（ｐｋ≠０）（１）的周期性，杨之先生在文［１］中提出了如下问题：ＷｈＣ１１３...     

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．     

初三(上)期末数学测试题

一、一元选择题（每小题３分，共４５分）１．方程３ｘ２－４＝０的一次项系数是（　）（Ａ）－４　（Ｂ）０　（Ｃ）１　（Ｄ）３图Ａ－８２．如图Ａ－８，在Ｒｔ△ＡＢＣ，∠Ｃ＝９０°，那么ｃｔｇＢ＝（　）（Ａ）ＡＣＢＣ　（Ｂ）ＢＣＡＢ（Ｃ）ＡＣＡＢ　（Ｄ）ＢＣＡＣ３．已知ｋ是不等于零的常数，在下列函数中，一次函数是（　）（Ａ）ｙ＝ｋｘ２＋１　（Ｂ）ｙ＝ｘｋ＋１（Ｃ）ｙ＝ｋ＋１ｘ　（Ｄ）ｙ＝ｋｘ＋１４．△ＡＢＣ的外心是三角形的（　）（Ａ）三条高的交点（Ｂ）三边的垂直平分线的交点（Ｃ）三条内角平分线的交点（Ｄ…     

亚纯函数的幅角分布及其增长性

本文考虑了亚纯函数的幅角分布及其增长性的关系，得到了如下定理：设ｆ（ｚ）为亚纯函数，下级μ（μ〈＋∞，ａｒｇｚ＝θｋ（ｋ＝１，２，…，ｑ；０≤θ１〈θ２〈…〈θｑ〈２π，θｑ＋１＝θ１＋２π）为ｑ（１≤ｑ〈＋∞）条半直线使对Ａ↓ε〉０有：ｌｉｍｒ→∞↑－ｌｏｇ＋ｎ↑－（∪ｋ＝１↑ｑΩ↑－（θｋ＋ε，θｋ＋１－ε；ｒ），ｆ＝ｘ）／ｌｏｇｒ≤ρ〈＋∞ ｘ＝０，∞则当存在一非负整数ｌ使ｆ＾（ｌ）（ｚ）（     

对称本原有向图的广义本原指数集

本文证明了全体ｎ阶对称本原有向图的第ｋ个第一类（１≤ｋ＜ｎ－１）、第二类（１≤ｋ≤ｎ－１）和第三类（２≤ｋ≤ｎ－１）广义本原指数的指数集分别是｛１，２，…，ｎ－２＋ｋ｝和｛１，２，…，２（ｎ－ｋ）｝，其中「ａ］表不小于ａ的最小整数，［ｂ］表不大于ｂ的最大整数。     

数据插值和共轭函数

设Ｇ（ｚ）在｜ｚ｜＜ρ（ρ＞１）中解析，且数据Ｒｅ［Ｇ（ｅｊ２ｋπ／ｎ）］；ｋ＝０，１，…，ｎ－１已给出，其中ｎ＝２ν＋１，本文构造了一个ν次多项式Ｐν（ｚ）满足插值条件Ｒｅ［Ｐν（ｅｊ２ｋπ／ｎ）］＝Ｒｅ［Ｇ（ｅｊ２ｋπ／ｎ）］，ｋ＝０，１，…，ｎ－１．并估计了误差‖Ｇ（ｅｊω）－Ｐν（ｅｊω）‖．此外，还给出了一个Ｗａｌｓｈ类型的超收敛定理．     

数学奥林匹克讲与练(12)

例题讲解８９．求证：可以用互不相似的三角形来覆盖全平面．证明　将平面划分为边长为１的正方形方格,并从某个正方形开始依顺时针方向给所有正方形编号（图１（ａ））,得到正方形序列｛Ｑｋ：ｋ≥１｝,它们覆盖全平面．１７１８１９２０２１１６５６７２２１５４１８２３１４３２９２４１３１２１１１０２５２８２７２６（ａ）（ｂ）　　　　　　　　　　（ｃ）图１取定实数列：ａ１＝１３,ａ２＝２３,ａ３＝２５,ａ４＝３５,…,ａ２ｋ－１＝ｋ２ｋ＋１,ａ２ｋ＝ｋ＋１２ｋ＋１,…,易见０＜ａ１＜ａ３＜…＜ａ２ｋ－１＜１２＜…     

基于非线性尺度不变性的CCG法

１．引言 ＣＧ法对于变量个数很多的问题,是很有用的．１９７０年后它有了许多改进和发展,ＣＣＧ法以正定圆锥函数为基础［１］,它的一般方法是：设圆锥函数为 ２］其中： Ｖ＝ Ｖ（ｘ）＝１＋ ａＴｘ ≠ ０;, ｒ ∈Ｒ１为常量; ａ,ｇ ∈ Ｒｎ为常向量;ｘ ∈ Ｒｎ为变向量;Ａ∈Ｒｎ×ｎ为对称正定矩阵．算法［１］：预先给出初始近似点ｘ０∈ Ｒｎ及初始搜索方向 ｐ０;满足：其中“Ｉ”是单位矩阵, Ｖ０＝ Ｖ（ｘ０）＝ １＋ ａｔｘ０及记号“”是函数的梯度．迭代格式为： ｘｋ＋１＝ ｘｋ ＋λｋｐｋ,ｋ＝ ０,１,２,…（３…