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1983年, 第3卷, 第1期 刊出日期:1983-01-25
  

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    论文
  • J.SIMON
    系统科学与数学. 1983, 3(1): 1-027. https://doi.org/10.12341/jssms09322
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    本文讨论状态由右端有空间点作用的抛物型偏微分方程确定的控制问题。具体地说,给定Ω(Ω为R~n的开集)中的点b,以及(0,T)上的函数v=v(t),状态y=y_(v,b)(x,t)是下列方程的解: (y/t)+Ay=v(t)δ_b(t),x∈Ω,t∈(0,T),这里假设y的初值和边值都是零,δ_b是支点为b的Dirac函数,A是x的二阶椭圆型偏微分算子.被极小化的代价泛函为 其中z给定在Ω中,N>0。 这一问题是由Lions首先提出并研究的(也参看[10]-[12],[14],[15]).本文对此又作进一步系统讨论,特别是改正了原来的一些不准确的结果.例如,引入空间 U_b={v|v∈L~2(0,T),y_v,b(·,T)∈L~2(Ω)}.本文指出而不是以前所指出的本文也指出,Green公式一般也不成立,而应该是这里Q=Ω×(0,T),∑为Q的边界,A~*为A的共轭算子,v_A是关于A的外法线方向. 同时,本文还讨论了最优性的一阶必要条件,正则性结果;引入 (b)=inf J(v,b),v∈U_b.还讨论了对b的连续性、可导性、导数在边界上的性态以及对控制问题的应用等。
  • 狄昂照
    系统科学与数学. 1983, 3(1): 28-040. https://doi.org/10.12341/jssms09328
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    在输入{X_k} 是相互独立的平稳随机序列的假定下,自适应阵算法的收敛性问题得到较好的解决.当目标信号Y(t)的某些统计特性已知时,给出了问题的解.当我们对目标信号一无所知时,用对加权阵施加约束的方法来代替,也证明了算法的期望收敛于最优解.修改了这一算法,并进一步证明了算法期望收敛、几乎处处收敛和均方收敛于最优解.则综合了上述方法,并取消了对输入协方差阵R=EX_kX_k~T和约束条件阵C~τC是非奇异的要求,而给出了一个使用范围更广的算法.也证明了算法几
  • 陈文德
    系统科学与数学. 1983, 3(1): 41-054. https://doi.org/10.12341/jssms09346
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    序列的非周期自相关函数的估计,具有良好非周期自相关性的序列的构造,以及非线性M序列的相关性等方面已有的成果较少.著名的Barker序列当长度大于13时是否存在的问题尚未完全解决,L序列的非周期自相关函数的估计仅在长度较短时有一些数值计算结果,文献曾估计了一类二元序列非周期自相关函数的上界.最近,章照止巧妙地应用组合数学方法估计了状态两两不同的二元序列中一元的个数(在这基础...
  • 田丰;张存铨
    系统科学与数学. 1983, 3(1): 55-061. https://doi.org/10.12341/jssms09352
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    设G=(V,E)是2-边连通图,若对每个点v∈V,G-v不是2-边连通图,则称G是临界2-边连通图. 本文证明了p阶临界2-边连通图的最大边数是 7, P=6; (1/8)(P~2+4p) p=0(mod 4); f(p)= (1/8)(P~2+2p+13) p=1(mod 4); (1/8)(P~2+28) p=(2mod 4),p≠6 (1/8)(P~2+2p+9) p=3(mod 4)。并且给出了达到最大边数的极值图.
  • 陈光亚
    系统科学与数学. 1983, 3(1): 62-070. https://doi.org/10.12341/jssms09326
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    Lin讨论了有限维空间中带约束的向量极值问题有效解的一阶必要条件.最近,Minami讨论了变量在局部凸拓扑空间,有限个目标的一类多目标问题弱有效解的必要条件.Borwein利用切锥强化了Goffrion 真有效解概念,进而得到了从局部凸空间到局部凸空间(或Banach空间)的映象的带约束的向量极值问题真有效解的Lagrange乘子定理和Kuhn-Tucker条件.这些结果基于中证明的一个凸锥分离性定理及真有效解...
  • 蔡茂诚
    系统科学与数学. 1983, 3(1): 71-073. https://doi.org/10.12341/jssms08719
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    本短文考虑偶图中k个彼此不交的对集存在的充要条件. 先引进几个术语和记号. 给定集合S及其子集族={A_1,A_2,…,A_n}.对于S的子集R如果存在一一对应:R→{1,2,…,n),使得对于每个r∈R,r∈A_((r)),则称R为的不同代表系.类似地,定义的部分不同代表系R’,如果R’是部分子集族的不同代表系.
  • 成平;吴启光
    系统科学与数学. 1983, 3(1): 74-081. https://doi.org/10.12341/jssms09324
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    设(x)为样本空间,P_θ为其上的分布族,θ∈Θ为参数.欲估计g(θ),损失函数为L(g(θ),d).称R(g(θ),d(X))=EL(g(θ),d(X))为估计d(X)的风险函数.称d_0(X)是g(θ)的可容许估计,如果不存在其它估计d_1(X),使得R(g(θ),d_1(X))≤R(g(θ),d_0(X)),对一切θ∈Θ,且不等号至少对某θ_0∈Θ成立.设在参数空间Θ上建立了σ~-域θ,ξ为(Θ,θ)上σ~-有限测度.称g(θ)的估计δ_0(X)关于ξ是几乎可容...