Bergman空间的再生核与Toeplitz算子的特征向量

在Bergman空间中,对任意φ∈¯¯H∞,众所周知TφKz=φ(z)Kz,即Kz是Tφ的属于φ(z)的特征向量,其中Kz是Bergman空间的再生核.反过来,φ是有界调和函数,若存在z∈D(或者对每一个z∈D)使得Kz是Tφ的特征向量,是否必有φ∈¯¯H∞?针对这些问题,该文给出了以再生核Kz为特征向量的具有有界调和符号Toeplitz算子的完全刻画,而且还给出了以所有的φ(z)(z∈D)为特征值的具有有界调和符号Toeplitz算子的部分刻画.

上半平面上Bergman空间的再生核

探讨了上半平面上Bergman空间的完备性 ,给出了上半平面上Bergman空间的再生核 ,探讨了再生核的再生范围 .

加权再生核空间中信号的随机采样稳定性

针对一般概率分布获取的独立随机样本,在核函数不满足对称性的条件下,在加权再生核子空间中研究了信号的随机采样稳定性。首先,基于加权再生核子空间的框架刻画,在有界区域上用有限维子空间逼近加权再生核空间。其次,通过研究加权再生核子空间中信号的无穷范数与p范数的关系,估计标准化有限维子空间的覆盖数。最后,证明了当采样量足够大时,能量集中于立方体上的加权再生核信号的随机采样稳定性以高概率成立。

基于函数值再生核希尔伯特空间的偏微分方程神经求解算子

通过精心设计神经网络结构来学习无穷维函数空间之间的映射,算子学习方法——神经算子,相较于传统方法在求解偏微分方程等复杂问题上展现出极高的效率.为此,本文结合函数值再生核希尔伯特空间,提出一种新型的神经算子——再生核神经算子(RKNO).受到最近优秀的算子学习方法——深度算子网络(DeepONet)的启发,RKNO通过推广希尔伯特-施密特积分算子和表示定理而实现.在Advection,KdV,Burgers和Poisson方程上的数值实验表明,与DeepONet和其他模型相比,RKNO具有更易于表达和高效的结构.此外,RKNO还显示出与离散化无关的性质,可以在低分辨率数据训练后,找到高分辨率输入后的解.

基于再生核Hilbert空间小波核函数支持向量机的高光谱遥感影像分类

针对支持向量机用于高光谱遥感影像分类存在的分类精度不高、参数选择困难等问题,提出一种再生核Hilbert空间的小波核。其可以逼近任意非线性函数,能够有效改进参数估计的效果,进而实现基于再生核Hilbert空间的小波核函数支持向量机(小波支持向量机)。并选取北京昌平地区的国产高光谱数据operational modular imaging spec-trometer II(OMIS II)和意大利Pavia大学ROSIS高光谱数据进行试验。结果表明,应用Coiflet小波核函数时能获得较高分类精度。

一类再生核空间H^m[a,b]及其性质

对于光滑度各异的再生核空间Hm[a,b]未使用经典的广义函数δ(t),而用新方法和新技巧求得了再生核Rm(x,y)的通式,给出了再生核一些新的性质,并证明了再生核Rm(x,y)是关于变量x的2 m-1阶样条函数,再生核空间Hm[a,b]与其他相应的再生核空间是等价的.最后,对带有各类边值条件的再生核闭子空间H30[a,b],给出了新的定义和再生核函数R30(x,y)的通式,亦即给出了再生核子空间再生核的通用算法.

再生核空间W2^1（R）中的一个数值泛函极值问题

定义了再生核空间ｗ21(R)，并求出了再生核空间ｗ21(R)用中再生核．在此再生核空间中讨论了线性算子的最佳逼近问题。

再生核空间W2^1中的微分算子样条插值

在W2^1中借助于再生核函数给出了微分算子样条插值函数的显式表达式，证明了该样条插值算子与最佳插值逼近算子的一致性，而且插值误差依范数单调下降，由于该样条插值可分段表示，所以便于数值计算。

在再生核空间中求解非线性奇异两点边值问题

该文建立了一个迭代方法求解一类奇异两点边值问题（x^αu′）′=f（x,u,u′）,其中x∈（0,1）,α＆lt;2.解的表达式是在再生核空间W2[0,1]中以级数的形式给出的.近似解一致收敛到准确解.并且,误差是单调下降的.最后通过一些数值算例论述了所提方法的正确性与有效性.

再生核空间中求解带有积分边界条件的半线性热传导方程

该文给出了一个新的方法来求解带有积分边界条件的半线性热传导方程.方程的精确解以级数的形式在再生核空间中给出.证明了精确解的n项逼近是收敛于精确解的.同时给出了一些算例说明了这个方法的有效性.

一个频谱有限小波变换像空间的再生核函数

为了描述具有频谱有限且衰减速度较快的小波函数其小波变换像空间的性质。首先针对由Shannon尺度函数构造的小波函数,借助小波分析理论给出这个小波变换及其像空间的性质。当固定尺度因子时,得到这个小波变换像空间中的再生核函数的两种形式具体表达式,然后利用再生核空间理论描述这个小波变换像空间,为该小波的数值计算提供理论基础。

再生核空间W^2_2[a,b]W^2_2[c,d]中的最佳Hermite插值逼近算子

本文构造了具有再生核的张量积空间Ｗ２２［ａ，ｂ］＾Ｗ２２［ｃ，ｄ］。利用再生核与算子张量积方法，给出了二元实函数非多项式型的最佳Ｈｅｒｍｉｔｅ插值逼近算子（ＨＵ２ｍ，２ｎｕ）（ｘ，ｙ）的具体表达式。当节点系无限加密时，能够保证（ＨＵ２ｍ，２ｎｕ）（ｘ，ｙ）一致收敛于ｕ（ｘ，ｙ），（ＨＵ２ｍ，２ｎｕ）ｘ′（ｘ，ｙ）一致收敛于ｕｘ′（ｘ，ｙ），（ＨＵ２ｍ，２ｎｕ）ｙ′（ｘ，ｙ）一致收敛于ｕｙ′（ｘ，ｙ），（ＨＵ２ｍ，２ｎｕ）ｘｙ″（ｘ，ｙ）一致收敛于ｕｘｙ″（ｘ，ｙ），并且误差按空间范数单调下降。

基于再生核空间的自适应图像彩色化算法

针对传统的图像彩色化算法中彩色化结果质量不佳、参数设置不合理等问题,提出一种新的基于再生核空间的自适应灰度图像彩色化算法.该方法通过求泛函极值建立非线性方程,设置与图像像素亮度相关的自适应再生核,用最小二乘法对方程进行数值求解得到彩色化结果.与其他灰度图像彩色化技术相比,该方法能在自适应选择参数的同时,有效提高图像彩色化质量.

再生核空间H(K)中的二阶微分算子插值样条

讨论再生核H（K）空间中的样条函数,给出了其等价性条件;证明了它的一个二阶微分算子插值样条既可由再生核函数表示又可由折线函数表示,这不仅在理论上便于获得此种插值样条函数的最佳性质,而且在应用上也便于数值计算.

再生核空间中求解定态对流扩散方程

本文在再生核空间Ｗ中，给出定态对流扩散方程的一种级数形式的解析解，此解析解具有如下特点：１）解是由精确的形式给出；２）解是显式计算，不须解方程组；３）在数值求解中，每增加一个基数项，近似解的误差在空间范数意义下单调下降。最后对［２］中的算例，进行了计算，结果比［２］中给出的渐近解精度高。

再生核空间 H_0~1[a,b]中样条插值算子

讨论了再生核空间Ｈ１０［ａ，ｂ］中，样条插值算子、分段再生核插值算子及最佳插值逼近算子的一致性．这一结果，不仅深化了对再生核空间中插值逼近问题的研究，而且应用这３种算子可相互取长补短，灵活运用，为数值计算提供了方便．

再生核空间W2^7[0,1]中求解六阶边值问题的新算法

本文研究了六阶边值问题的数值求解方法.利用再生核空间数值分析理论,获得了这类方程解的级数形式的精确表达式.

再生核空间中重构小波变换的一种方法

针对Mallat极大模重构小波变换算法没有充分利用信号突变点的不足,提出了一种改进Mallat极大模重构小波变换的方法,并以插值的形式给出了重构小波变换的显式表达式.显式表达式便于数值计算,同时也为求解一类广义微分方程提供了途径.

再生核空间中一类积分方程的解

在再生核空间中给出一类积分方程精确解u(x)的表达式,通过截断精确解u(x)直接得到方程的近似解un(x),并且un(x)一致收敛于u(x);数值算例说明该方法是有效的.

再生核空间中的一类最佳逼近及其应用

在［１－２］中分别定义了具有再生核的Ｈｉｌｂｅｒｔ空间Ｗ＾１２［ａ，ｂ］和Ｗ，并给出再生核的解析式。本文讨论再生核空间中线性算子的一类最佳逼近，给出逼近算子的表达式及误差估计，作为特例得到类似于［１－４］中的插值的公公式，数值积分公式和数值原函数公式，但本文的公式计算更简便。