非齐次核的Hilbert型重积分不等式适配参数的等价条件及应用

利用权函数方法和实分析技巧，讨论了一类非齐次核■(λ₁λ₂>0)的Hilbert型重积分不等式的搭配参数，得到最佳搭配参数的充分必要条件及最佳常数因子的表达式。利用所得结果，讨论了相应的重积分算子的有界性及算子范数。     

矩阵方程A^TXB＋B^TX^TA=D的极小范数最小二乘解的迭代解法

1 引言 设R^m×n表示m×n实矩阵的全体，A^T表示矩阵A的转置，R（A）和N（A）分别表示矩阵A的值域和零空间，A^＋表示矩阵A的Moore—Penrose广义逆，A×B表示矩阵A与B的Kronecker乘积，     

Banach空间中的拟范均值

在算术平均值和几何平均值的基础上,给出了一种新的平均值—拟算数平均值以及拟几何平均值,并将它们引入到Banach空间进行了讨论.给出了一些定义并在其基础上得到了这几类平均值在Banach空间中的几个有用的性质.     

赋序列范数的矢值序列空间ss(E)的强暴露性和暴露性

刻划了赋序列范数的矢值B anach序列空间ss(E)的强暴露性和暴露性,给出了它们的判据.     

鞅的Ф-原子分解与鞅的凹Ф-不等式

引入了鞅的三种类型Ф-原子概念，建立了HФ，FФ，DФ鞅空间的Ф-原子分解定理，利用Ф-原子分解方法证明了一些鞅的凹Ф-不等式．     

基于灰色关联分析的财产保险公司偿付能力的模糊综合评判

为解决财产保险公司的偿付能力的评价问题,建立了基于灰色关联分析的模糊综合评判模型.选取了2003-2005年我国8家财产保险公司的相关数据,用灰色关联分析中的点关联系数求解隶属度得出评判矩阵,用范数灰关联度法确定因素集中各因素的权重,从而对其偿付能力进行模糊综合评判,得出各公司的偿付能力所属的类别.并对评语集中各评语赋予适当的权重,对所研究的8家财产保险公司依据其偿付能力的情况进行了排序.     

Banach空间的张量积及其共轭空间

张量积函子是同调代数中研究模范畴的重要工具。在[1]的基础上,本文对B-空间的张量积做了讨论,得出一些新的结论。设E是B-空间,{E_i,j∈J}是B-空间族,作为赋范空间,则E(?)∪_(i∈J)E_i与∪_(i∈J)(E(?)E_i)等距同构。作为B-空间,E(?)_(?)∪_(i=1)~(?)E_i与∪_(i=1)~(?)(E(?)_(β_(?))E_i)的子空间等距同构。其次本文推广了著名的伴随同构定理([2]Th2.11).设E_1,E_2与F是B-空间,则(?)(E_1(?)_(?)E_2,F)分别与(?)(E_2,(?)(E_1,F)),(?)(E_1,(?)(E_2,F))等距同构.特别(E_1(?)_(?)E_2)分别与(?)(E_2,E_1),(?)(E_1,E_2)等距同构.最后,设E_i,F_i是B-空间,f∈(?)(E_1,F_1),g∈(?)(E_2,F_2),则存在唯一的φ∈(?)(E_1(?)_(β_1)E_2,F_1(?)_(β_2)F_2),记φ=f(?)g.令P={sum from i to f_i(?)g_i},则P与(?)(E_1,F_1)(?)_(?)(?)(E_2,F_2)的稠密子空间(?)(E_1,F_1)(?)(E_2,F_2)等距同构。特别E_1(?)E_2是(E_1(?)_(β_1)E_2)的子空间。本文中的记号同于[1]。文中涉及到张量积的范数都是Cross-范数。     

关于伪压缩映象不动点迭代的一点注记

设$K$是自反的并且具有一致Gateaux可微范数的Banach空间$E$的非空有界闭凸子集.设$T:K\rightarrow K$是一致连续的伪压缩映象.假设$K$的每一非空有界闭凸子集对非扩张映象具有不动点性质.设$\{\lambda_n\}$是$(0,\frac{1}{2}]$中序列满足: (i) $\lim_{n\rightarrow \infty}\lambda_n=0$; (ii) $\sum_{n=0}^{\infty}\lambda_n=\infty$.任给$x_1\in K$,定义迭代序列$\{x_n\}$为:$x_{n+1}=(1-\lambda_n)x_n+\lambda_nTx_n-\lambda_n(x_n-x_1),n\geq 1.$若$\lim_{n\rightarrow \infty}\|x_n-Tx_n\|=0$, 则上述迭代产生的$\{x_n\}$强收敛到$T$的不动点.     

利普希茨伪紧缩映射下的利普希茨摄动迭代的Bruck公式

在非线性分析中,处理伪紧缩算子及其变形的解(不动点)存在性和近似性,从而使演化方程的求解已经发展成为一个独立的理论.使用近似不动点技术,采用摄动迭代方法,目的是证明利普希茨伪紧缩映射序列的收敛性.该迭代方法适用于比利普希茨伪紧缩算子更一般的非线性算子以及Bruck迭代法无法证明其收敛性的情况.推广了Chidume和Zegeye的结果.     

岭型主成分估计的最优性

本文研究岭型主成分估计的回归最优性。证明了岭型降维估计类中，岭型主成分估计具有Φq^0最小、E－最小和D－最小性，且协方差阵的正交不变范数最小，推广了[2]中某些结果。