一类加权Sobolev空间中重调和算子的特征值估计(英文)

论文讨论了加权Sobolev空间W1,p0 (Ω ,w(x) )中重调和方程Δ2 u- μw(x)u =0 ,uΩ=0的特征值估计 ,其中Ω Rm 是边界光滑的有界区域 ,w(x) ∈L∞ 有界 .在m ≥ 2的情况 ,对 μi,i=1 ,… ,n做出了逐步加细的三个估计 .

加权Sobolev空间中小波级数的收敛性

研究加权Sobolev空间中小波级数的收敛性与收敛速度.利用傅里叶级数的Parseval等式证明加权Sobolev空间中的小波级数是依范数收敛的,并在此基础上估计小波级数的余项,得到小波级数依范数收敛的速度的精确估计.

加权Sobolev空间的非奇异坐标变换

利用加权Sobolev空间中的非奇异坐标变换和仿射变换，建立了从有界集到有界集的可逆坐标变换，同时，讨论了有限单元的仿射变换和存在扰动的等参变换的性质。

加权Sobolev空间中的正交小波

研究加权Sobolev空间中的正交小波的收敛性。利用傅里叶级数的Parseval等式对加权Sobolev空间中的正交小波级数的部分和分析之后,得到小波级数的一致收敛的速度的精确估计与逐点收敛的结论。

加权Sobolev空间中的小波级数

研究加权Sobolev空间中的小波级数的收敛性。通过对母波的傅立叶变换的探索和利用傅里叶级数的Parseval等式对加权Sobolev空间中的小波级数的部分和的变形,得到加权Sobolev空间中的小波级数依范数收敛的结论。

加权Sobolev空间和非线性椭圆型方程组

本文研究高阶非线性椭圆方程组解集的致密性,其中w(x)允许有奇点。为此,我们引进了加权Sobolev空间H^m(w_0,w_1,…w_m,n),并证明了H^m(W_0,W_1,…w_m,闽),的Rellich紧性定理,W_0,W_1,……W_m∈A_2,A_2是Muckenhoupt权函数类。

加权Sobolev空间中奇异拟线性椭圆方程共振问题

通过将拟线性算子M与线性算子L之间建立一种关系,在加权Sobolev空间针对算子M的高阶特征值,利用Galerkin方法、推广的Brouwer定理以及由Shapiro建立的新型加权Sobolev紧嵌入定理,并对非线性项进行合理假设,研究了一类奇异拟线性椭圆方程共振问题,得到其弱解的存在性.

加权Sobolev空间中的Poincaré不等式

在加权Sobolov空间中讨论了加权的Poincaré不等式,利用嵌入映射给出了加权Poincaré不等式成立的充分和必要条件.

一类具退化强制的椭圆方程在加权Sobolev空间中重整化解的存在性

运用截断方法研究了一类椭圆方程在加权Sobolev空间中解的存在性.主要采用Marcinkiewicz估计,在得到逼近解序列的截断函数先验估计的基础上,通过选取适当的检验函数,对逼近解序列做合适的估计,以此证明重整化解的存在性.

一类具变指数的非线性椭圆方程在加权Sobolev空间中熵解的存在性

运用截断函数方法以及变指数在加权Sobolev空间中的嵌入关系,通过选取适当的检验函数,证明了一类非线性椭圆方程熵解的存在性。

一类加权Sobolev空间的嵌入研究

给出与Stein-Weiss不等式相关的一类积分算子的紧性;利用Stein-Weiss不等式,结合函数表示、延拓算子等技巧,给出一类加权Sobolev空间的紧嵌入性质。

加权Sobolev空间的完备性

本文研究加权Soblev空间完备性 .我们运用Ap 权的构造性质证明 ,当 1<p <q <+∞时 ,有ω∈Aq,使得W1,p(ωdx)是不完备的 ,从而证明了当 1<p <+∞时 ,使得W1,p(ωdx)完备的最佳加权条件是ω(x)∈Ap.

向量值加权Sobolev空间

数值Sobolev空间已有较完善的理论,本文的目的在于推广其到向量值加权情形。首先通过讨论拟微分算子在向量值加权L^p空间L^p(l^q,w)的有界性,引入了向量值加权Sobolev空间,讨论了该空间的基本性质,得到了其加权嵌入定理等结论。

一类变系数空间滞后的混合地理加权回归模型

为解决因变量空间滞后存在的局域性问题,对现有常系数空间滞后的混合地理加权回归模型作了具有更广泛形式的拓展,提出一类变系数空间滞后的混合地理加权回归(MGWR-VSLR)模型。MGWR-VSLR模型实现了空间相关性与空间异质性融合,涵盖了绝大多数地理加权回归的模型形式,基于重构参数化方法和似然比检验分别给出模型的系数估计方法与显著性检验以及选取变系数的判别检验。在蒙特卡罗模拟与实际应用中,MGWR-VSLR模型均表现出优异的因变量拟合与预测能力。MGWR-VSLR模型的提出为定量化研究空间效应问题设定适宜的模型形式提供了支撑依据。

结合加权原型和自适应张量子空间的小样本宫颈细胞分类

基于深度学习的图像分类算法通常依赖大量训练数据,然而对于医学领域中的宫颈细胞分类任务,难以实现收集大量的图像数据。为了在少量图像样本的条件下正确分类宫颈细胞,提出一种结合加权原型和自适应张量子空间的小样本分类算法(CWP-ATS)。首先,结合预训练技术和元学习,保证特征提取网络从元训练集中学习更多的先验知识;其次,在原型计算过程中采用最大均值差异算法为每个支持集样本赋予合适的权重,并采用转导学习算法修正,以获得更准确的原型;最后,利用多线性主成分分析算法将每类样本投影至各自的低维张量子空间,从而在不破坏原始张量特征自然结构的前提下,在低维空间中学习高效的自适应子空间分类器。在小样本Herlev宫颈细胞图像的2-way 10-shot和3-way 10-shot分类任务中,与DeepBDC(Deep Brownian Distance Covariance)算法相比,CWPATS的分类准确度分别提高了2.43和3.23个百分点;当元测试集中30%的样本受噪声干扰时,与原型网络相比,CWP-ATS的分类准确度有超过20个百分点的提升。实验结果表明,CWP-ATS有效提高了对小样本宫颈细胞的分类准确度和鲁棒性。

全空间相关矩阵广义加权预测误差算法去混响研究

广义加权预测误差(generalized weighted prediction error, GWPE)算法是一种有效的多通道语音去混响算法,但在麦克风间距较近时去混响效果变差。文章分析了GWPE算法在小间距麦克风阵列下的局限性,即未充分考虑麦克风信号间的空间相关性。据此,研究了全空间相关矩阵的广义加权预测误差(generalized weighted prediction error of full-space correlation matrix, GWPE-FCM)算法,该算法考虑了不同输入通道之间的空间相关性,计算复杂度比GWPE算法略增加。仿真结果表明,GWPE-FCM算法与GWPE算法相比在整体去混响方面效果更好,特别是在麦克风距离较近的情况下。全空间相关矩阵能够更准确地估计输入信号的相关性,使得GWPE-FCM算法在去混响效果上表现更出色。

随机多属性子空间的ReliefF加权邻域粗糙集与属性约简

属性约简是一种重要的数据降维预处理方法,然而现有的属性约简方法大多没有考虑信息系统中属性权重的信息。ReliefF算法是一种实现简单且运算效率高的属性权重评估方法,提出一种随机多属性子空间的ReliefF加权邻域粗糙集和属性约简算法。该方法生成了多组具有相同大小随机子空间的属性集划分,并对每组划分的随机子空间利用ReliefF算法计算得到属性的局部权重,将所有组得到的属性局部权重求取平均值,得到了信息系统每个属性最终的全局权重;基于属性权重的结果,提出一种新的加权邻域粗糙集模型,并证明了相关理论和性质;在该模型的基础上通过加权邻域依赖度提出一种信息系统的属性约简算法。在公开数据集上的属性约简实验结果表明,所提出的属性约简算法比已有的同类型算法整体上具有更优的约简性能。

基于多尺度地理加权回归模型的城市住宅价格影响因素空间异质性——以桂林市主城区为例

基于桂林市2022年10月二手房价格数据,结合多尺度地理加权回归(multi-scale geographically weighted regression,MGWR)模型,分析不同尺度下城市住宅价格影响因素的空间异质性。结果表明:(1)桂林市住宅价格呈显著空间自相关,局部空间自相关结果表明,桂林市住宅价格空间呈显著的集聚分布,以“高-高”和“低-低”集聚为主,“高-低”和“低-高”集聚范围较小;(2)相较于普通最小二乘法(ordinary least squares,OLS)和地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)模型,MGWR模型的R2更高,能更准确地测度变量对住宅价格的影响程度和空间差异性;(3)住宅房龄、教育医疗和商务设施为全局变量,绿化率、公共交通设施、铁路设施配套、生活配套和旅游景点的空间异质性处于中等水平,对外交通设施的空间异质性较大,在局部范围内对住宅价格有显著影响且差异明显;(4)住宅房龄、生活配套和旅游景点对住宅价格具有负向影响,教育医疗和商务配套对住宅价格具有正向影响,其余变量在不同空间区位上对住宅价格表现出抑制或增值作用。

基于多子空间加权移动窗主成分分析的全厂流程早期故障检测

早期故障的特征不明显,在全厂流程中比常规故障难检测.为了提高全厂流程中早期故障的检测率和灵敏度,将检测视角由全局转移至局部,提出基于多子空间加权移动窗主成分分析(PCA)的早期故障检测方法.使用结合过程知识和数据驱动的双层子空间划分方法,将过程变量划分到不同子空间中.使用加权的移动窗口增大早期故障的偏移量,将局部离群因子(LOF)算法引入PCA,以便进一步关注数据的局部特征,在每个子空间中建立故障检测模型.通过贝叶斯推理融合法对各子空间的监测结果进行信息融合,获得分布式监测结果.通过工业实例验证所提方法的性能.结果表明,所提方法在全厂流程中有效提升了早期故障检测的准确率和灵敏度.

第二类广义华罗庚域上从α-Bloch空间到Bers型空间的加权复合算子的有界性和紧性

本文在第二类广义华罗庚域上定义了加权Bloch空间和Bers型空间,并讨论了从α-Bloch空间到Bers型空间之间的加权复合算子的有界性和紧性,得到了该加权复合算子是有界算子或紧算子的充分条件和必要条件.