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1.
2.
用乘子语言来刻画全纯函数的Taylor系数的方法,将Duren和Shields所得Hp到lq(0<p<1,p≤q≤∞)乘子的充分必要条件推广到Cn中有界对称上Hp空间,在q》2时,所得到结论不能再改进,而对q<2则是另一种乘子刻画,文中还用函数平均值的增长性来刻画Hp到Hq(0<p<q<∞)的乘子. 相似文献
3.
马昌凤 《高校应用数学学报(A辑)》2006,21(3):349-356
针对二阶椭圆型单障碍问题提出了一类基于非匹配网格的Lagrang ian乘子非重叠型区域分解方法.并在适当条件下给出了该方法的收敛性分析和收敛速度估计. 相似文献
4.
本文研究了基于拟相对内部的非凸集值优化问题弱有效元的最优性条件.首先,讨论了弱有效元与线性子空间之间的关系,利用涉及拟相对内部的凸集分离定理,获得了弱有效元的最优性条件.其次,给出了基于拟相对内部弱有效元的Lagrange乘子定理. 相似文献
5.
6.
为了消除凸规划问题中极大熵方法所导致的数值病态,该文应用Lagrange乘子法及赋范原理,给出一类凸规划问题的极大熵函数序列,并证明该序列一致收敛于凸规划的最优解。 相似文献
7.
Ai-guoXiao Si-qingGan 《计算数学(英文版)》2004,22(6):791-796
Some characterizations for symmetric multistep Runge-Kutta(RK) methods are obtained. Symmetric two-step RK methods with one and two-stages are presented. Numerical examples show that symmetry of multistep RK methods alone is not sufficient for long time integration for reversible Hamiltonian systems. This is an important difference between one-step and multistep symmetric RK methods. 相似文献
8.
解线性约束凸规划的次最优化方法和改进 总被引:1,自引:0,他引:1
1.引 言 关于线性约束下的非线性规划,很多人进行了研究,Zangwill[3] 于1967年提出了次最优化方法,该方法的原理是将原规划问题化为一系列只含有等式约束的子问题求解,最后找到最优解所在的流形,在此流形上使用无约束规划的各种方法求解原问题即可.薛声家[2]1983 相似文献
9.
本文给出了C^n中超球B上Hardy空间H^p,Bergman空间Lα^p,Bloch空间β,Besov空间Bp及Lipschitz空间Ak^p之间的系数乘子。 相似文献
10.
部分线性变系数模型的Profile Lagrange乘子检验 总被引:1,自引:0,他引:1
对于部分线性变系数模型附有约束条件时的估计与检验问题,基于Profile最小二乘方法给出了参数部分以及非参数部分的约束估计并研究了它们的渐近性质,并针对约束条件构造了Profile Lagrange乘子检验统计量,证明了该统计量在原假设下的渐近分布为χ2分布,从而将Lagrange乘子检验方法推广到了半参数模型上. 相似文献