严格预不变凸函数判别准则的注记

该文给出了严格预不变凸性的刻画,即若f是不变凸集K(∈)Rn上的预不变凸函数或半严格预不变凸函数,且(A) x,y∈K,x≠y,(E)λ∈(0,1)使得f(y λη)＜λf(x) (1-λ)f(λ),则f是K上的严格预不变凸函数,其中η满足条件C,改进了已有文献的结果.     

Cyanex923萃取稀土(Ⅲ)的传质动力学

利用层流恒界面池 ,研究了在 (30 3± 0 .5 K)下纯化 Cyanex92 3-正庚烷 - Na NO3体系萃取 L a( )、Y( )和 Sm( )的传质动力学。考察了搅拌速度、温度及比界面积对萃取速率的影响。实验表明 ,在硝酸体系中 ,Cyanex92 3萃取 L a( )、Y( )和 Sm( )的正向表观活化能分别为 32 .0 k J· mol- 1、16 .4 k J· m ol- 1和 15 .1k J· m ol- 1 ,L a( )的萃取为混合控制过程 ,Y( )和 Sm( )萃取为扩散控制过程。实验还表明萃取过程的化学反应均发生在液 -液界面上。     

关于无爪图的哈密尔顿性的一个充分条件

设G是阶为n,连通度为k(k≥2）的无K1,k 2图。本文证明了：对于任意2－独立集,S＝｛u,v,w｝,或者d(u) d(v) d(w)≥n k,或者S中存在x和y(x≠y),使得λxy≥min｛α^2xy,t^2xy 1｝,则Ｇ是哈密尔顿的。     

线性模型中回归系数的c-F(K)型估计的研究和应用

针对引起线性回归模型最小二乘估计性能变坏的根本原因,在线性回归模型中提出了一种新的有偏估计β^(F(K))=(cX'V-1X+TF(K)T')-1X'V-1Y,它将众多经典的有偏估计结合在一起,对有偏估计进行了改进.首先利用Stine式压缩技术说明在均方误差意义下β(F(K))=(cX'V-1X+TF(K)T')-1X'V-1Y,它将众多经典的有偏估计结合在一起,对有偏估计进行了改进.首先利用Stine式压缩技术说明在均方误差意义下β^(F(K))具有优于广义岭估计的优良性质,然后将β(F(K))具有优于广义岭估计的优良性质,然后将β^(F(K))应用到多元线性回归模型的可容许性上.     

C-Z算子的极大交换子的一个估计

借助于C-Z算子的核K(x,y)的性质得到了一类C-Z算子的极大交换子M#([b,T]f)(x)的一个估计.     

L2（R^2;e^-x^2-y^2）中一个特殊函数类的Kolmogorov n-宽度及最佳逼近的界的估计

利用一个平移算子Fh定义了高阶差分△kh(f),进而定义广义连续模Ωk(f;δ),在空间L2(R2;e-x2-y2)中引入一个二阶微分算子D,由此来定义函数类Wr,kψ(D).借鉴文献[1]中的一些结论及研究方法来研究类似文献[5-7]中所讨论的问题,最后得到了sup/(f∈Wγ,kφ(D)) En(f;L2)和dn(Wγ,kω(D);L2)界的估计.     

Schrdinger算子在新BMO空间上的有界性

借助于对核Qt(x,y):=t2Ks(x,y)s|s=t2,x,y∈n,t>0的估计得到了Qtf在一类新BMO空间上的有界性,其中Ks是Schrdinger算子Ts=e-sL的核L=-Δ+V,位势V(x)满足反向Hlder不等式,Δ是拉普拉斯算子.     

关于“FIXED POINT THEOREMS FOR MAPPINGS WITH A CONTRACTIVE ITERATE”的反例

<正> B. K Ray and B.E.Rhoades证明了如下结果: 定理1,设(X,d)是一个完备的度量空间,T_1和T_2是X的自映射,若存在常数k,0相似文献   

颜色空间变换及其在印刷中的应用

提出一种基于人工神经网络的LAB-CMYK颜色空间变换方法在原稿三原色(RGB)图像中选取N个像素点,转换到LAB空间,由印刷分版机对原图进行黄(Y)、品红(M)、青(C)、黑(K)4色分版,得到N个像素点对应的黄、品红、青、黑值,建立训练样本集,应用人工神经网络建立LAB-CMYK颜色空间的映射关系.     

Banach空间中平均非扩张映射的不动点问题

讨论了定义在Banach空间X的有界闭凸集K上到其自身的映射T：‖Tx-Ty‖≤a‖x-y‖ b‖x-Ty‖，Ax，y∈K，a,b≥0,a b≤1的不动点问题．得到：若Banach空间X的Garcia-Falset常数R(X)≤2/(1 b)，则T在K中存在唯一不动点．     

需求是随机变量的生产计划模型最优控制

在有一个反馈的情况下,具有随机需求和离散时间参数的生产计划模型的最优控制是存在的.本文将讨论具有积压定货的这种生产计划模型的最优控制的某些性质.求目标函数J_r(x,y)=sum from k=r to ∞ c~(k-r)E[f_k(x_k)+gk(yk)]的最小值,其中c是折价系数,0相似文献   

偏正态空间自回归模型的贝叶斯估计

空间自回归模型是空间计量经济学研究中的一个重要模型,主要用于刻画空间单元间的相关性.在空间自回归模型的现有研究中,大都假设响应变量服从正态分布,然而,实际的数据可能呈现出非正态的情况,此时,仍然在正态假设下作统计推断会获得不合理甚至错误的结论.基于响应变量服从偏正态分布的假设,研究偏正态空间自回归模型的贝叶斯估计.借助Gibbs抽样和MH算法相结合的MCMC算法讨论该模型的贝叶斯估计.数值模拟和实证分析表明:1)提出的偏正态空间自回归模型与传统模型相比,可以更好地拟合偏态数据;2)采用MCMC算法对模型进行贝叶斯估计,可以更精准地估计未知参数.研究结果显示:采用MCMC算法得到偏正态空间自回归模型未知参数的贝叶斯估计值更精准.     

基于一类变换数据的自适应岭型估计

考虑线性回归模型Y=Xβ+e,e～(o,σ~2I)。其中观测数据y用TY代替,T是对称幂等矩阵,本文引进了基于变换数据的岭型估计。当岭参数非随机时,给出了其优于OLS—估计的充要条件。当岭参数随机时,给出了两种自适应岭型估计,并在误差正态假设下得到了其优良性质。     

Orlicz空间的k-端点和k-强端点

证明了Banach空间单位球面上的k-端点(k-强端点)必为(k 1)-端点((k 1)-强端点),给出了赋Luxemburg范数的Orlicz空间单位球k-端点(k-强端点)的判据,并据此得到了赋Luxemburg范数Orlicz空间是K严格凸和中点局部K一致凸的条件。     

DHT网络规模估计算法的定量分析与设计

为准确而高效地估计分布式哈希表(DHT)的网络规模,提出一种基于平均间距的估计算法.该算法利用节点之间的间距服从指数分布这一特性,通过测量平均间距长度估计网络规模.从最简单情况入手,逐渐增加估计的间距个数,定量分析了网络规模估计值的概率分布和置信区间.根据分析,如果采用多条间距估计网络规模,估计值将服从参数为(k,k)...     

一类含有平方梯度项的塑性流体数学模型正解的存在性及正则性

考虑塑性流体的下列边界退化椭圆问题{f1(u)uxx+uyy+g(u)|▽u|2+f(u)=0,(x,y)∈Ωu|Ω=0,(x,y)∈Ω(P)经典解的存在性及其正则性,其中:Ω={(x,y):x2+y2r20}■R2,f1(t)是定义在(-#,+#)上的非负且严格单调递增的光滑函数,g(t)和f(t)是定义在(0,+#)上的非负且严格单调递减的光滑函数.应用正则化技术及精细的估计技巧,在一定条件下得到了问题(P)经典解的存在性及其正则性.显然,得到的结果比经典的结果更好.     

K(X,Y)不含有C_0的条件

本文在一定条件下回答了[2]中所提出的问题:K(X.Y)何时不含有与C_0同构的子空间?我们证明了:如果W(X,Y)=K(X,Y),则K(X,Y) C_0 X C_0 且Y C_0。作为推论,我们还有:K(C_0,Y) C_0 Y C_0 及K(X,l_1) C_0 X C_0。     

用样条函数作试函数解微分方程

在结构工程中很多问题都可以归结为在已知边解条件下求2K阶椭园型偏微分方程的定解问题。即:Lu(x.y)=f(x.y)在定解区域Ω S内(1.1)G_ru(s)=g_r(s)在边界线S上r=1,2,3……K(1.2)式中:L为2K阶椭园型微分算子。     

Banach空间中平均非扩张映射的不动点问题

讨论了定义在Banach空间X的有界闭凸集K上到其自身的映射T:||Tx-Ty||≤α||x-y||+b||x-Ty||,(?)x,y∈K,a,b≥0,a+b≤1的不动点问题。得到:若Banach空间X的Garcia-Falset常数R(X)≤2/(1+b),则T在K中存在唯一不动点。     

颜色空间变换及其在印刷中的应用

提出一种基于人工神经网络的LAB—CMYK颜色空间变换方法:在原稿三原色(RGB)图像中选取N个像素点,转换到LAB空间,由印刷分版机对原图进行黄(Y)、品红(M)、青(C)、黑(K)4色分版,得到N个像素点对应的黄、品红、青、黑值,建立训练样本集,应用人工神经网络建立LAB—CMYK颜色空间的映射关系。