紧Lie群上H~p函数(0

许增福 《数学年刊A辑(中文版)》1992,(1)

紧李群上的多项式逼近(Ⅰ)——对连续函数的最佳一致逼近

紧李群上的函数多项式称为C上的“三角多项式”其中C_λ是任意的d_λ阶复阵,设为任意dλ阶复阵,则     

Besov空间上的H?rmander乘子定理

本文在紧Ｌｉｅ群上建立了一个Ｂｅｓｏｖ空间上的Ｈ?ｒｍａｎｄｅｒ乘子定理．     

基于压裂层位选择的模糊优化模型研究

压裂是提高采收率的一种有效方法,已在油田得到广泛的应用．而压裂的效果取决于对目标井和目标区域选择的准确程度．以往选择目标井和目标层位都是通过人工手段,是不准确的,导致压裂不能起到很好的增产作用．为了优化选择压裂层位以增强压裂作业的效果,将模糊理论应用到压裂作业中,提出了一种优化选择压裂目标井和目标区的模糊方法。     

酉群上Fourier级数的Cesaro求和

设un为n阶酉群。u∈L1(Un)的Fourier级数的第二型Cesáro平均为σNα(u,U)=KN*αu(U),其中 KNα(U)=sum from (N≥li>…>ln≥-N)(Al1α…A1uN(f)Xf(U)),U∈Un为相应的核函数。本文给出“Lebesgue常数”‖KNα‖(L1(Un))的精确估计,并由此建立了酉群上函数的Fourier级数按第二型Cesáro求和收敛于自身的条件。     

基于过程神经网络和量子遗传算法的油藏采收率参量逆向求解

对于多输入多输出系统，针对如何根据系统模型和期望输出反求系统输入的问题，提出了一种基于过程神经网络和量子遗传算法相结合的方法，并给出了具体的实现方法。首先根据实际系统的领域知识和学习样本集，建立满足系统实际输入输出映射关系的正向过程神经网络；然后按照系统在过程区间的某一期望输出，用过程神经网络的输出误差构造适应度函数，用量子遗传算法逆向确定系统的过程输入信号，使该输入信号满足已建立的正向过程映射关系，从而完成系统的逆向过程控制。油藏采收率参量的逆向求解结果证明了该方法的有效性。     

基于过程神经网络和量子遗传算法的油藏采收率参量逆向求解

对于多输入多输出系统,针对如何根据系统模型和期望输出反求系统输入的问题,提出了一种基于过程神经网络和量子遗传算法相结合的方法,并给出了具体的实现方法.首先根据实际系统的领域知识和学习样本集,建立满足系统实际输入输出映射关系的正向过程神经网络;然后按照系统在过程区间的某一期望输出,用过程神经网络的输出误差构造适应度函数,用量子遗传算法逆向确定系统的过程输入信号,使该输入信号满足已建立的正向过程映射关系,从而完成系统的逆向过程控制.油藏采收率参量的逆向求解结果证明了该方法的有效性.     

紧Lie群上Fourier级数的Gauss-Weierstrass型平均的逼近性质

Let G be a compact, connected semisimple Lie group and f∈L¹(G) . De note by G_R^a(f,g) the Gauss-Weierstrass type means of Fourier series of f.     

复合酶制剂对奶牛生产性能的影响

】　介绍复合酶应用于泌乳奶牛的情况,对照组和实验组相比较,可使日产奶量增加5.2%,并可提高奶牛抗热应激能力,对食欲不振,消化不良的奶牛有明显的保健作用,这样直接和间接地提高了经济效益。