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171.
§1Introductionandpreliminaries In1929,Knaster,Kuratowski,andMazurkiewicz(simply,KKM)[1]deducedthe celebratedKKMtheorem.TheKKMtheory,firstcalledbySehiePark,isthestudyof applicationsofvariousequivalentformulationsoftheclassicalKKMprinciple[2].Atthe beginning,thetheorywasmainlystudiedonconvexsubsetsofHausdorfftopologicalvector spaces[3],butlater,ithasbeenextendedtoconvexspacesbyLassonde[4],andtospaces havingcertainfamiliesofcontractiblesubsets(simply,C-spacesorH-spaces)by Horvath[5].Mor… 相似文献
172.
1978年,Kasing Lau证明了自反局一致凸空间的任何闭子集都是几乎Chebyshev子集,从而解决了Steckin在1963年提出的问题。本文研究了自反K局一致凸空间的类似性质。证明了自反的K局一致凸空间的任何闭子集都是几乎K-Chebyshev子集。 相似文献
173.
本文用胞映射方法画出了GKDV方程未受扰系统和受扰系统的全局吸引域、r步吸引域。 相似文献
174.
175.
研究了一个非光滑半无限多目标优化问题(简记为SIMOP)并讨论它的对偶性.本文重点考虑此SIMOP的Mond-Weir型半无限多目标对偶问题,通过对目标函数和约束函数的某种组合赋予Clarke-凸性假设,获得了弱/强/逆对偶结论.文章的一些结论是比较新的,并推广了已有文献的一些结果. 相似文献
176.
针对Bragg散射型周期多孔板难以实现较低起始频率并维持较宽衰减域的问题,优化设计了一种含菱形孔的周期多孔板。采用有限元法结合周期边界条件,并运用COMSOL对周期多孔板的面内弹性波频散关系进行计算,通过ANSYS模拟有限尺寸周期多孔板的频率响应,将周期多孔板悬吊进行了正弦波激励的振动试验。研究结果表明,含菱形孔的周期多孔板相比于含圆形和六边形孔的周期多孔板具有更宽的衰减域;材料属性对衰减域影响较大,丁晴橡胶和硅橡胶易于获得低频衰减域;孔隙率的增大有利于获得低频宽带的衰减域;增大菱形孔水平夹角能获得较宽的衰减域。对衰减域的形成机理分析发现,含菱形孔的周期多孔板同时具有Bragg散射型和局域共振型声子晶体的特性,表明两种衰减域机理具有内在的联系。优化设计的周期多孔板存在一条5281.76 Hz至8824.30 Hz的完全衰减域,经过至少2个周期,振动即得到较明显衰减。数值和试验得到的衰减区具有较高的一致性。该研究为减振降噪板的开发提供了新的思路,且由于制作过程便捷,在改善建筑声环境中具有潜在的应用前景。 相似文献
177.
文章介绍和分析了全球显示市场的趋势以及产业分布现状,在此基础上,着重描述了中国激光显示产业平台形成的条件和过程,最终揭示掌握自主创新的核心技术对中国信息产业在全球竞争中的重要作用. 相似文献
178.
在Cn中的有界拟凸Hartogs域Ω上,存在一个自然的K?hler度量gΩ.该文将研究有界拟凸Hartogs域(Ω,hgΩ)到复空间形式的全纯等距嵌入映射的存在性问题. 相似文献
179.
藻华现象的频繁发生严重影响了海洋环境和人类的生产活动,因此对水体浮游植物的监测十分重要。三维荧光光谱被广泛应用于水体浮游植物中藻类的群落组成分析和浓度定量分析,然而三维荧光光谱数据中的信息冗余给藻类定性定量分析带来了一定的影响。针对光谱信息冗余问题,提出了特征区域积分与凸点提取相结合的三维荧光光谱波长选择方法。以抑食金球藻、细长聚球藻、小球藻为研究对象,采用Savitzky-Golay卷积平滑法对三维荧光光谱进行预处理,解决了因外界因素造成的光谱噪声问题,采用马氏距离法剔除三维荧光光谱数据集中的异常光谱样本,运用浓度残差法剔除三维荧光光谱数据集中的异常浓度值样本,然后通过偏最小二乘回归模型的内部交叉验证均方根误差衡量不同特征区域下凸点的可靠性进行波长变量的选择。为验证波长筛选方法的有效性,对三种藻类建立偏最小二乘回归模型,以内部交叉验证决定系数(R2)、内部交叉验证均方根误差(RMSECV)作为模型评价指标。与全光谱数据建立的回归模型进行了比较,抑食金球藻、小球藻、细长聚球藻的波长变量由全谱的1071个分别减少到77个、 75个、 67个,R2 相似文献
180.
为降低声矢量圆阵方位估计方法的计算复杂度, 避免声压振速联合处理需选取观测方向的问题, 提出了一种主特征向量加权的声矢量圆阵波束域多重信号分类(MUSIC)测向方法。在信号总功率与噪声功率之比最大的优化准则下, 求解得到单矢量传感器最优的加权向量, 即主特征向量。结合主特征向量设计相应的波束形成矩阵, 并从理论上对声矢量圆阵阵元域和波束域MUSIC的目标方位估计方差进行比较。推导了单矢量传感器的大特征值和信号功率、大特征值对应的特征向量和其导向向量之间的关系。通过仿真实验验证了基于主特征向量波束形成矩阵的有效性, 所提方法具有较低的计算复杂度和良好的方位估计性能。水池实验数据分析表明, 所提方法能够准确估计目标方位。
相似文献