Some Theorems of Analytic Functions

1 Introduction We denote that: σ—the class of functions ω(z)=A_1z+A_2z~2+…regular in the unit disk such that sum from n=1 to ∞ (n|A_n|~2<∞);K_c— the class of close-to-convex function f(z),that is, if f(z)=α_1z+α_2z~2+…there exists a starlike function g(z) =b_1z+b_2z~2+…such that     

二次指派问题的一个新的限界方法

二次指派问题(QAP)的数学模型是:min{z(x)=sum from i=1 to n sum from =1 to n a_(ip)x_(ip)+sum from i=1 to n sum from p=1 to n sum from j=1 to n sum from q=1 to n c_(ipjq)x_(ip)x_(jq)|x∈},(1)这里∈(n~2维布尔集)是满足如下约束的集合:sum from i=1 to n x_(ip)=1,1≤p≤n,(2)sum from p=1 to n x_(ip)=1,1≤i≤n,(3)x_(ip)=0,1,1≤i,p≤n.(4)因为 x_(ip)~2=x_(ip)并且有约束(2)和(3),我们可以约定 c_(ipjq)=0,当 i=j 或 p=q.如果所有二次项的系数都可以写成     

椭球等高分布族下的非中心Cochran定理

本文在椭球等高分布假定下,讨论了二次型X′AX(A为对称阵)的非中心Cochran定理。主要结果如下: 若X～EC_n(μ,L_n;g),g(x)>0为x的连续函数,且X有有限的2n阶矩。A_i,i=1,2,…,m为n×n对称阵。A=∑A_i,λ_1,…,λ_k互不相同且非零。考虑下面的条件: (a) X′A_iX■sum from j=1 to k λ_jy_(ij),(y_(i1),…(y_(ik))′～Gχ~2(n_(i1),…,n_(ik);δ_(i1)~2,…,δ_(ik)~2;g)j=1,…,m。 (b) (X′A_1X,…,X′A_mX)■(sum from j=1 to k λ_jz_j…,sum from j=(m-1)k 1 to mk λ_(j-(m-1)k)z_j)(z_1…,z_(mk))′～Gχ~2(n_(11),n_(1k),n_(21)…,n_(mk);δ_(11)~2,…δ_(1k)~2,δ_(21)~2,…,δ_(mk)~2;g) (c) X′AX(?)sum from j=1 to k λ_jy_j,(y_1,…,y_k)′～Gχ(n_1,…,n_k;δ_1~2,…,δ_k~2;g) (d) r(A)=∑r(A_i)=∑∑r(A_iE_j),A=∑λ_jE_j,E_j~2=E_j,E_jE_(j′)=0,j≠j′=1,…,k, (e) k个等式n_j=∑n_(ij)中至少有k-1个成立。则 (Ⅰ) (a),(b)■(c),(d),(e), (Ⅱ) (a),(c),(e)■(b),(d), (Ⅲ) (b),(c)■(a),(d),(c), (Ⅳ) (c),(d)■(a),(b),(c)。     

非奇异H-矩阵的新判据

1引言与记号设A=(a_(ij))∈C~(n×n),记N={1,2,…,n},∧_i(?)∧_i(A)=sum from j≠i|a_(ij)|,S_i(?)S_i(A)=sum from j≠i|a_(ij)|,(?)i,j∈N。若|a_(ij)>∧_i(A),(?)i∈N,则称A为严格对角占优矩阵。     

正实部解折函数的渐近性质

一 引言 令表示P(z)在U:|z|<1内正则P(0)=1,且ReP(z)>0的函数全体。中两函数P_1,P_2的Hadamard乘积定义为 (P_1*P_2)(z)=1+1/2sum from n=1 to ∞(C_n~(1)C_n~(2)z~n) 其中 P_i(z)=1+sum from n=1 to ∞(C_n~(i)z~n∈记P(z)=1+sum from n=1 to ∞C_nz~n。 本文主要研究P(z)的渐近性质,最后说明其在单时函数论中的应用。二 几条引理     

单位上三角矩阵群的注记

记Tr_1(n,Z)是整数环Z上对角线元素全是1的全体上三角矩阵组成的群,k_(ij)(1≤i相似文献   

代数特征值反问题之解的稳定性分析

考虑如下代数特征值反问题: 问题 G(A;{A_k}_1~n;λ).设 A=(a_(ij)),A_k=(a_(ij)~((k))),k=1,…,n是n+1个n×n的实对称矩阵,λ=(λ_1,…,λ_n)是n维实向量且λ_i≠λ_j,i≠j.求n维实向量c=(c_1,…,c_n)~T,使矩阵A(c)=A+sum from k=1 to n (c_kA_k)的特征值是λ_1,…,λ_n. 这一问题是经典加法问题的推广.当A_k-e_ke_k~~T(e_k是n阶单位阵的第k列)时,     

非负全连续算子的谱模

设 A=(a_(ij))是 l_2中一个全连续算子,其中a_(i_1j)≥0.当 A~*A 为不可约时,本文证明了|||A|||+2=min{r(B)c_1(C)∶A=BoC},其中 A=BoC 表示对一切 i,j,a_(ij)=b_(ji)c_(ji),r(B)=sup(sum from j=1 to ∞ |b_(ij)|~2)~(1/2),c_1(C)=(sum from i=1 to ∞ (c_(ji)~2)~(1/2),并给出极小解的具体形式.文中所有结果均适用于 A_(mn)为一 m×n 矩阵的情形     

退缩椭圆型方程的边值问题

<正> 在 R~n 的有界凸区域Ω上考虑椭圆型方程Lu≡sum from i,j=1 to n (a_(ij)(x)u_(xi)_(xj)+sum from i=1 to n b_i(x)u_i+c(x)u=f(x),(1)设对 x∈(?)及所有的实数组(ξ_1,ξ_2,…,ξ_n)sum from i,j=1 to n a_(ij)(x)ξ_iξ_j≥λ(x)sum from i=1 to n ξ_i~2≥0,a_(ji)(x)∈C(?),即算子 L(u)可能退缩而为退缩椭圆型算子。记(?)的边界为∑,∑上满足 sum from ij=1 to n a_(ij)n_in_j=0的点集为∑_0,(n_1,…,n_n)表示∑上的内单位法向量,∑_3=∑\∑_0,设其 n-1维测度非零,则对方程(1)可提如下的边值问题:     

关于代数特征值反问题对称情况可解的充分条件

§1.引言 本文讨论下述特征值反问题的可解性: 问题 G.设A_0=(a_(ij)~((0)))和A_k=(a_(ij)~((k)))(k=1,…,n)是一组n+1个n×n实对称矩阵,λ_1,…,λ_n是n个不同的实数.求实数c_1,…,c_n使得矩阵A_0+sum from k-1 to n C_k·A_k的特征值为λ_1,…,λ_n. [1]和[2]曾给出此问题可解的充分条件.本文应用Rothe不动点定理[3]给出问题G可解的另外两个充分条件.本文的结果可判定[1]和[2]中定理所不能判定的某些问题     

B类零壹矩阵的基的一些定理

定义1 令n≥3,M=(m_(ij))_(n×n),m_(ij)=1或0,对任意固定的i(1≤i≤n)最多存在一个j_0(1相似文献   

一类矩阵多项式的L-值的摄动分析

1.引言 考虑矩阵多项式: F(λ)=sum from j=0 to m(A_jλ~j),这里A_0,A_1,…,A_m均为n×n矩阵,λ为纯量.在工程实践中,上述问题归结为:求λ及非零n维列向量x,使得     

非参数回归函数的基于截尾数据的估计

本文考虑截尾数据情况下非参数回归函数m(x)=E(Y|x)的估计。具体地讲,我们面对的是这样的数学模型:T是与(X,Y)独立的随机变量,我们观测到的不是Y本身,而是Z=min(Y,T)及δ=[Y≤T]。今有训练样本{(X_i,Z_i,δ_i)}_(i-1)及当前样本(X,z,δ),记ξ_i(·)=[z_i≥·], N~ (·)=sum from i=1 to n ξ_i(·), V_n(·)=multiply from i=1 to n{1 N~ (z_i)/2 N~ (z_i)}~[δ_i=_i<0], U_n(·)=sum from i=1 to n Wnt(x)ξ_i(·), 令 m_n(x)=integral from 0 to u_n U_n(y)|V_n(y)dy, 其中u_n=F_2~(-1)(n~(-a)),0<α<1/2为一实常数,F_2(·)=P(Y≥·)为Y的(右侧)分布函数。在权函数{W_(ni)(x)}_(i=1)~n及(X,Y,T)的分布函数满足一组条件下,我们证明了m_n(x)为m(x)的强相合估计,即:m_n(x)→m(x),a.s.(n→ ∞).     

A类零壹矩阵的基的一些定理

定义1 令n≥3,A=(a_(ij))_(n×n),i=1或0,对任固定的i(1≤i≤n)存在唯一的一个j_o(1≤j_o≤h)使得a(ij)_o=1,其余的a(ij)=0(j jo,1≤j≤n),则称(0,1)一矩阵A为A型的矩阵。 显然A型矩阵在矩阵乘法运算下成为一个具有单位元的半群。 定理2 令A={A:A是n级的A型矩阵},B A,若对任A A总存在有B_1,B_2,…B_K B使得A=B_1B_2…B_K,则称S为A的一个基。     

包含置换的同余式（英文）

设A_2(n)={(ij)|1≤ij≤n,(ij,n)=1},A_3(n)={(ijl),(ilj))|1≤ijl≤n,(ijl,n)=1},其中(x_1 x_2…x_k)表示循环置换,当ik时,把x_i映射到x_(i+1),x_k映射到x_1,其他元素映射到自身.我们得到了∑σ∈A~2(n)∑nk+1 σ(k)/k~m和∑∑nk+1 σ(k)/k~m的同余式,其中σ表示置换.同时,令素数p≥5,H(k)=∑_(i=1)~k1/i,我们证明了∑σ∈A_2(p)∑p=1k=1σ~m(k)H(k)≡2B_m(mod p) ∑σ∈A_3(p)∑p=1k=1σ~m(k)H(k)≡-5B_m(mod p).     

特征值全为正的实二重随机阵的存在性

<正> 若 n 阶方阵 T=(t_(ij))满足 t_(ij)≥0,sum from i=1 to n t_(ij)=1,sum from i=1 to n t_(ij)=1,i,j=1,2,…,n,则称 T 为实二重随机阵.设 A 为 n 阶方阵,当 n≥2时,如果存在 n 阶置换阵 P,使(?),其中 A_(11)为 r 阶方阵,1相似文献   

Block diagonal dominance of matrix and spectral inclusion regions

Suppose that comlex matrix A or order n is partitioned as where the diagonal submatrices A_(ⅱ) are square of order n_i(1≤i≤N) .If each A_(ⅱ)is nonsingular and satisfies sum from (j=1 j≠i) to N(‖A_(ij)~(-1)A_(ij)‖≤1),1≤i≤N. thon A is called quasi-block diagonally domfnant. Specially, if strictly inequality in(2) is valid for all 1≤i≤N then A is called quasi-block strictly diagonally dominant. If strict inequality in (2) is valid for at least one i (1≤i≤N) and     

一类线性约束极大极小问题的算法及其收敛性

设R为n维欧氏空间E~n中的非空多面体,考虑非线性规划问题 (P) (?)f(x), f(x)=sum from j=1 to l (f_j(x)),f_j(x)=■{β_(ij)(x)},其中I_j为有限指标集,β_(ij)(·)是E~n上的连续可微函数,x=(x_1,…,x_n)~T∈E~n,j=1,…,l. 本文先证明了伪方向导数的两个基本性质,并在去掉“β_(ij)(·)为上一致可微”这个条件     

一类椭球等高矩阵分布的矩

设X是m×n随机矩阵,n≥m,S=XX’,O_m是所有m×m正交阵的集合。如果对任意的Γ∈O_m,ΓX(?)X 则对任意整数k E(S~k)=c~kI_m cov(vec S~k)=α_kI_(m~2)+β_kK_(m~2)+γ_kQ_(m~2)其中 c_k、α_k、β_k、和γ_k是某些常数; I_l,l×l单位阵; K_(m~2)=sum from ij=1 to m(H_(ij)(×)H′_(ij)); Q_(m~2)=sum from ij=1 to m(H_(ij)(×)H_(ij));而 H_(ij)表示这样的 m×m矩阵,除了h_(ij)=1外,其它元素为零,(×)表示 Kronecker积。另外,本文也求出了一些特殊的α_k,β_k,γ_k和c_k的值。     

一类二阶线性微分方程解的增长性

本文研究一类二阶齐次线性微分方程f"+A_1(z)e~(P(z))f'+A_0(z)e~(Q(z))f=0,解的增长性,其中P(z)=az~n,Q(z)=bz~n,ab≠0,a=cb(c1),A_j(z)(j=0,1)是非零多项式,证明了该方程的每个非零解满足σ(f)=∞并且σ_2(f)=n.