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1984年, 第4卷, 第2期 刊出日期:1984-04-25
  

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    论文
  • 李雅卿
    系统科学与数学. 1984, 4(2): 81-086. https://doi.org/10.12341/jssms09302
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    关于广义函数的乘积,有各种定义.在[1,2]中曾比较了各种乘积,证明了利用广义函数的解析表示结合非标准分析定义的乘积 SoT 包含了绝大多数已知的乘积.乘积 SoT的一个特点是易于对特殊的广义函数的乘积算出具体的结果,包括有限部分和无穷部分,例如可见[3—7].应用解析表示计算乘积的还可见[8—11].当然由于没有应用非标准分析,算出的乘积只限于是普通的广义函数的情形或阿达玛有限部分的情形.应用解析表示使得乘积易于计算的原因,是常见的广义函数均可由比较简单的初等解析函数来表示.
  • 张维弢
    系统科学与数学. 1984, 4(2): 87-101. https://doi.org/10.12341/jssms09296
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    设 λ∈[λ_0,∞)(0<λ_0<<1),H_1=H_0~2(Ω)∩H~3(Ω),H_2=H_0~1(Ω)∩H~3(Ω),H_3=H~3(Ω),k_1=1/4,k_2=1/12,k_3=1/36,J_6(λ)=integral d(x,Γ)≥a~λlog(1+a~(-β) |△▽(u_e-u)|~2dx,α(ε)=1/6×log_ε1/C(C>1).我们考虑问题(?)定理.若 u=f∈H_i,对问题(1),有如下三种情形成立:i)正规区域 当 λ_0≤λ≤1/6-α(ε)时,有J_6(λ)≤C‖f‖_(H~3(Ω))~2;ii)奇性增长区域当1/6-α(ε)<λ<1/6+k_i/6时,有J_6(λ)≤Cε~(-6λ+2k_i)‖f‖_(H~3(Ω))~2;iii)奇性稳定区域当 λ≥1/6+(k_i)/6时,有J_6(λ)≤Cε~(-1+k_i)‖f‖_(H~3(Ω))~2;其中 i=1,2,3,β≥(45)/(32),C 为同 ε 无关的常数(见图1).
  • 薛小西
    系统科学与数学. 1984, 4(2): 102-102. https://doi.org/10.12341/jssms09297
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    本文目的是给出以下命题(见[1])一个简单证明,本文沿用[1]中符号.命题.设 L 是 char=0的代数闭域 F 上的半单李代数,H 是其一极大环面子代数,则 H=C_L(H) (这里 C_L(H) 表示 H 的中心化子).证.分几步进行,记 C=C_L(H).(1)C 包含它的元素的半单部分和幂零部分.对任意 x∈C,有 ad_L xH=0,由[1]命题4.2,(ad_Lx)_sH=0,(ad_L x)H=0.由[1]系理6.4,(ad_Lx)_s=ad_L x_s,(ad_Lx)_n=ad_Lx_n.因此 x_s,x_n∈C.(2)C 的所有半单元均在 H 中.
  • 许文源
    系统科学与数学. 1984, 4(2): 103-108. https://doi.org/10.12341/jssms09304
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    自适应滤波在工程技术中有着极其广泛的应用,例如,用于消除回声、横向均衡、降低噪声等.虽然存在多种类型的自适应滤波算法,但在实际应用中最经常采用的是 Widrow算法.这是因为这种算法虽非最优但很容易实现,且具有较好的性能.时间域中的Widrow 算法可以简述如下:设{x_k}和{y_k}分别是输入序列和理想输出序列.在 k 时刻作估计\hat{y}_k=sum from n=0 to N-1 h_n~((k))x_(k-n),相应的误差为 e_k==\hat{y}_k-y_k.Widrow 自适应滤波器是指递推算法...
  • 应玫茜
    系统科学与数学. 1984, 4(2): 109-116. https://doi.org/10.12341/jssms09295
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    考虑问题(P) (?)其中 f(x)=(f_1(x),…,f_m(x))~T,g(x)=(g_1(x),…,g_l(x))~T,一切 f_i(x),g_j(x)为定义在 n 维欧氏空间 E_n 中某开域上的实值函数(为简单起见,不妨认为定义域就是 E_n);D为 E_l 中的凸锥.记约束集为 R={x|g(x)∈D}.设\bar{x}∈R;Λ为 E_m 中包含原点0的闭凸锥.称\bar{x}为有效解,若不存在 x∈R 使
  • 金明仲
    系统科学与数学. 1984, 4(2): 117-127. https://doi.org/10.12341/jssms09299
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    自 R.A.,Fisher 三十年代提出的随机化思想以来,置换检验在方差分析中已有相当的应用(参见[5]第九章),迄今在文献中的讨论有一个特点,就是只考虑到试验单元的效应差异(试验材料不均匀)所带来的随机性.一般,在试验进行中,还有大量的与试验材料无关的随机性因素存在,它们对试验结果的影响表现为一种随机误差——事实上,这就是通常的正态方差分析中所考虑的随机误差.因此,一个更现实的模型是把上述两种误差结合起来考虑:其一来自试验单元效应的差异;其二是由另外的随机因素引起的.陈希孺在[2]中讨论过一种情况,其中隐含了上述思想,但没有明确指出来.本文的目的是在有 c(≥2)个处理的完全随机化(不分区组)试验中,具体实现上述思想.设有 c 个处理1,…c,其效应分别记为 t_1,…,t_c,需要检验的零假设是
  • 王成名
    系统科学与数学. 1984, 4(2): 128-135. https://doi.org/10.12341/jssms09306
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    不少作者探讨过参数的极大似然估计(以下简记为 MLE)的渐近性质.一些统计工作者还把极大似然估计方法用于估计部分参数.即在参数为θ=(θ′_1,θ′_2)′的模型中,当不易求出θ的 MLE,而我们的目的是估计 θ_2时,可将似然函数中其余的参数θ_1用它们的估计\hat{\theta}_{1n}来代替,然后极大化这个经代换后的似然函数来求得 θ_2的估计.这就是所谓拟极大似然估计(以下简记为 PMLE).
  • 陈翰馥
    系统科学与数学. 1984, 4(2): 136-159. https://doi.org/10.12341/jssms09300
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    本文讨论当回归函数的量测误差为 ARMA 过程时的修改了的 Robbins-Monro 过程,除了几个关于收敛速度方面的结果外,主要内容是证明算法的渐近正态性。
  • 李从明
    系统科学与数学. 1984, 4(2): 160-164. https://doi.org/10.12341/jssms09301
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    本文解决了 H.Bréis 在文[1]中提出的一个问题,对于非线性 Schr(?)dinger 方程(?) (1)H.Brézis 在文[1]中证明了,如果 Ω=R~2,p=3,K≤0或k>0,同时K integral from R~2|u_0|~2dx<4,(1)式有解 u(x,t),u∈C~1([0,∞),L~2(R~2))∩C([0,∞),H~2(R~2)).并且指出,在 Ω=R~2的情形,如果 p≥3,并且初值 u_0满足