Banach格上序Dunford-Pettis算子的相关性质

在Banach格上研究了序Dunford-Pettis算子与连续线性算子之间的关系,诸如弱紧算子,Dunford-Pettis算子和AM-紧算子,得出了一些相应的结论.

Banach格上序弱紧算子的序Dunford-Pettis性质

根据序Dunford–Pettis算子和序弱紧算子的有关性质,主要研究Banach格中任意的序弱紧算子是序Dunford–Pettis算子的空间必要条件.得到了一些相关的结果.

模糊Riesz空间上模糊序有界线性算子的研究

本文首先研究了模糊Riesz空间上模糊线性算子的一些性质,其次讨论了具有模糊主投影性质的模糊Riesz空间上任意两个模糊序有界线性算子的上确界和下确界的存在性,最后给出了模糊线性泛函是模糊序有界的刻画。

序几乎(L)-Dunford-Pettis算子

首先根据序(L)-Dunford-Pettis算子的概念定义序几乎(L)-Dunford-Pettis算子,其次研究序几乎(L)-Dunford-Pettis算子的一些性质,以及序几乎(L)-Dunford-Pettis算子与几乎Dunford-Pettis算子、序弱紧算子、序(L)-Dunford-Pettis算子和AM紧算子的关系.

一种优化节点序搜索算子的BN结构学习方法

节点序空间下的局部搜索算法是一种性能良好的贝叶斯网络结构学习方法,在学习效率上具有极大的优势。然而,现有的该类算法通常存在节点序优化不足、学习精度低等问题,并容易停止在一个局部最优。为解决这些问题,对节点序空间下的局部搜索算法进行了研究,提出了一种新的通过优化节点序搜索算子来提高贝叶斯网络结构学习精度的IWINOBS算法。将迭代局部搜索算法与窗口算子相结合来搜索节点序空间中给定节点序的邻域,减小了算法陷入局部最优值的概率,从而获得质量更高的网络结构。实验结果表明:与网络结构空间下的贝叶斯网络结构学习算法相比,所提算法的学习效率提升了54.12%;与现有节点序空间下的贝叶斯网络结构学习算法相比,所提算法的学习精度提高了2.33%。

Banach格上几乎Dunford-Pettis算子的M-弱紧性和L-弱紧性

首先给出了几乎Dunford-Pettis算子以及形成的算子空间的一些基本性质,其次重点讨论了几乎Dunford-Pettis算子的M-弱紧性,L-弱紧性和弱紧性,主要给出了几乎Dunford-Pettis算子为M-弱紧(L-弱紧,弱紧)时,其定义域和值域空间应具有的性质特征.同时也得到一些相关结果.

Banach格上的b-Dunford-Pettis算子

为了进一步研究Banach格上算子的性质,受b-序有界集和Dunford-Pettis集定义的启发,给出了b-Dunford-Pettis算子的定义,研究了该算子与b-AM-紧算子(Dunford-Pettis全连续算子,弱极限算子,序Dunford-Pettis算子)间的关系;利用b-Dunford-Pettis算子与Dunford-Pettis算子的共轭关系,证明了b-Dunford-Pettis算子满足控制性.

Banach格上O-Dunford-Pettis算子的性质

对Banach格上的O-Dunford-Pettis算子的相关性质进行讨论和研究,主要包括Banach格上O-Dunford-Pettis算子的控制性质、共轭性质、以及与一些特殊算子如AM紧算子、序弱紧算子等之间的关系,也得到了一些相关结果.

正的Dunford-Pettis算子的L-和M-弱紧性(英文)

首先给出了Banach格上正的Dunford-Pettis算子是L-弱紧算子的充分必要条件,且给出了有限维的Banach格的另一个刻画,其次给出了Banach格上正的Dunford-Pettis算子是M-弱紧算子的必要条件,最后给出了Banach格上正的M-弱紧算子是Dunford-Pettis算子的充分条件.

Banach格上的b-几乎Dunford-Pettis算子

首先给出了Banah格上的b-几乎Dunford-Pettis算子的定义;其次,研究了b-几乎Dunford-Pettis算子的相关性质,如b-几乎Dunford-Pettis算子的等价刻画,构成空间的性质,以及控制性;最后,研究了b-几乎DunfordPettis算子与相关算子(b-弱紧算子,弱紧算子,几乎Dunford-Pettis算子)间的关系.

Banach格上的无界绝对弱收敛的弱~*Dunford-Pettis算子

为进一步研究Banach格上算子的性质,首先,给出无界绝对弱收敛的弱~*Dunford-Pettis算子的定义.其次,通过构造不交序列,探究无界绝对弱收敛的弱~*Dunford-Pettis算子的等价刻画和控制性,并获得了相关推论.最后,研究了该算子与弱~*Dunford-Pettis算子、极限算子和紧算子间的关系.

巴拿赫格上的几乎弱*Dunford-Pettis算子

研究了巴拿赫格上的几乎弱*Dunford-Pettis算子及其性质,利用相对弱紧集给出了几乎弱*Dunford-Pettis算子的等价刻画。在巴拿赫格有序连续范数及强GP(强DPrc P)性质或者对偶巴拿赫格有弱单位的前提下,证明了几乎弱*Dunford-Pettis算子为几乎极限全连续算子(几乎Dunford-Pettis全连续算子)。

半序空间非连续增算子的不动点定理及应用

在半序空间X中证明了具A=CB型增算子的某些新的不动点定理.本文完全没有使用对算子A的连续性和对锥性质的假设.只要求第二空间是半序拓扑空间,B(D)是相对紧集,所得结果推广了近期相关结论.

L-Fuzzy保序算子空间的ω-分离性

在L-fuzzy保序算子空间中引进了ω-分离性等概念,系统地讨论了这些概念的性质,得出它们保持了L-fuzzy拓扑空间中的Ti分离性的主要结论,进而说明ω-分离性是R. Lowen的推广.

半序概率度量空间中压缩算子的不动点定理

半序方法是研究非线性算子方程问题的主要方法之一.在概率度量空间中引入半序,并且利用半序方法研究了非线性算子的不动点问题,推广了度量空间中序压缩算子的不动点定理,获得若干新的结果.

半序F-型拓扑空间中一类算子方程的可解性

在引入-辅助序的F-型拓扑空间中,利用其相关性质,采用半序方法研究了一类算子方程Lx=Nx的可解性,证明了其解的存在性。

可拓扑生成的L-fuzzy保序算子空间的ω-分解定理及ω-可数性

讨论可拓扑生成的L-fuzzy保序算子空间的若干性质,如分解定理、可数性等。

序对称压缩算子方程的迭代求解及其应用

利用锥理论和单调迭代技巧 ,研究序对称压缩的混合单调算子方程解的存在唯一性 ,并给出迭代序列收敛于解的误差估计。作为应用 ,讨论了不具有单调性的算子方程的可解性 。

序区间上φ-凹(凸)算子的不动点及其应用

在序区间上定义了φ－凹（凸） 算子，无需紧性条件，证明了不动点存在唯一性和迭代收敛性，进而得到了ｕ０－凹的算子和一类减算子的非零不动点存在唯一性定理，并将所获结果应用于核物理中的非线性积分方程。

一类变序算子的不动点定理

在序Banach空间中证明了一类变序算子及一类混合单调算子的不动点定理,所获结果推广了已知的结论.