关于Fibonacci序列等式的一个推广

将张闻鹏等关于Fibonacci序列等式推广到了一般n阶线性递归序列{un(a1，a2,…，an)}n>-m，利用序列{(un(a1，a2,…，am)}的生成函数和偏导数得到了更一般的结果．

广义Fibonacci序列的Dedekind和

设{U_(n)}为广义Fibonacci序列,n为自然数,根据Dedekind和的定义和相关性质,研究了广义Fibonacci序列的Dedekind和S(U_(n),U_(n+1)),得到了和式∑^(m)_(n)=1S(U_(n),U_(n+1))的结果,其中m为正整数,推广了文[8]中的一个结果.

最优化与变分不等式的可行解序列的有限终止性

为了在更弱的条件下,给出最优化问题(OP)与变分不等式问题(VIP)的可行解序列的有限终止性,在这类问题的解集上引进了一个增广映射,分别建立了解集关于可行解序列广义弱尖锐性的概念.这个新概念是传统的弱尖锐性与强非退化概念的扩充与推广,其克服了最优化与变分不等式在许多情况下解集不具有弱尖锐性或强非退化性的缺陷.在这些问题的解集满足广义弱尖锐性的条件下,提供其可行解序列有限终止于解集的充分与必要条件.这些结果是现有相关文献中在弱尖锐或强非退化条件下相应结果的推广,同时也为许多最优化算法的有限终止性提供了更弱的充分条件.

一类加权序列空间中广义齐次核的Hilbert型离散不等式和序列算子的有界性

引入以指数函数为权函数的加权序列空间l_(r)^(φ(m))(Z),通过权系数方法,得到加权序列空间中具有广义齐次核的Hilbert型离散不等式,利用所得不等式讨论加权序列空间中序列算子的有界性及算子范数估计,并给出若干特例.

广义高斯Fibonacci和Lucas多项式及其恒等式

本文给出了广义高斯斐波那契多项式和广义高斯卢卡斯多项式的定义。我们研究了它们的一些的性质,通过它们的递推关系和性质及矩阵表示,我们也得到了它们之间的一些恒等式。此外,我们还证明了相应的卡西尼恒等式。

关于区间序列的离散Opial型不等式

基于Young不等式、区间数的gH-差,以及区间分析基本理论,得到一些新的关于区间序列的离散Opial型不等式,推广了一些经典的离散Opial型不等式,并举例予以验证.

Fibonacci序列的Catalan恒等式推广及应用

给出Fibonacci序列的Catalan恒等式在一般序列及其伴随序列上的推广,并列举若干特例,由此获得它在同余式方面的一个应用.

Hilfer-Katugampola序列分数阶微分方程多点混合边值问题Lyapunov型不等式

基于Hilfer-Katugampola分数阶微积分框架下,讨论了一类序列分数阶微分方程多点混合边值问题Lyapunov型不等式.通过将微分方程边值问题等价转化为积分方程问题,再结合先验估计方法得到了Lyapunov型不等式.

关于广义三周期Fibonacci序列的二项式系数和的恒等式

首先构造了广义三周期Fibonacci序列的通项公式,然后在一定限制条件下,利用矩阵方法给出了关于广义三周期Fibonacci序列和广义三周期Lucas序列的一些二项式系数和的恒等式.

一类包含Bernoulli多项式与广义Fibonacci,Lucas序列的恒等式

本文从Bernoulli多项式的定义出发，利用其余幅角定理，给出了一类包含Bernoulli多项式与广义Fibonacci,Lucas序列的恒等式．

周期芽苞Fibonacci序列构造M-J混沌分形图谱的一族猜想

利用逃逸时间算法绘制M J混沌分形图谱 ,通过计算机数学实验找到Mandelbrot集的普适常数和相应充满Julia集的近似标度不变因子 ,定性说明了M J混沌分形图谱标度不变的特性 .同时 ,通过实验与数据分析发现Mandelbrot集周期芽苞的Fibonacci序列的拓扑不变性 ,找到M 集内的黄金分割点 .最后给出由Mandelbrot集参数平面上某个吸引周期芽苞中的参数与动力平面上相应Julia集图像结构之间的对应关系 ,并给出M J周期轨道的递归公式和多重结构特征图的猜想 .

Fibonacci序列构造z^(-2)+c广义M-J混沌分形图谱及其标度不变性的研究

利用周期分类法绘制了z-2 +c的广义M J集分形图 ,分析了广义M集周期芽苞同分岔图的对应关系 ,发现其广义M集周期芽苞的Fibonacci序列的拓扑不变性 .通过大量计算机数学试验 ,发现了主轴上倍周期芽苞在超吸引点处的符号序列的排列规律 ,给出了构造广义M集任意倍周期芽苞字提升方程的一个算法 ,得到主轴上各倍周期芽苞的超吸引点 ,通过大量计算结果猜测M集倍周期芽苞存在一个普适常数 δ ,Julia集存在一个标度因子 α .

基于Fibonacci序列寻优理论薄壁弯箱材料常数的Powell优化识别

对于薄壁弯箱结构,推导了材料常数的动态Bayes误差函数,提出步长的一维Fibonacci序列自动寻优方案后,利用Powell优化理论研究了薄壁弯箱材料常数的动态识别方法,同时给出了具体的计算步骤,并研制了相应的计算程序.算例分析表明,Powell理论用于弯箱材料常数识别时表现出良好的数值稳定性和收敛性,在迭代过程中,Powell理论不涉及有限元偏导数处理,与以往材料常数的梯度优化方法相比,计算效率较高;建立的动态Bayes误差函数能同时计入系统参数的随机性和系统响应的随机性;提出的Fibonacci序列寻优方案无需通过试算确定最优步长所在区间,有效地解决最优步长的一维自动寻优问题.

一些包含Fibonacci-Lucas数的恒等式和同余式

给出了一些包含F ibonacci-Lucas数的恒等式和同余式.

广义M-集周期芽苞Fibonacci序列的拓扑不变性

研究了复映射z←zα+c(α <0 )所产生的广义Mandelbrot集 ,利用逃逸时间算法绘制广义M 集混沌分形图谱 ,经大量计算机数学实验 ,得知逃逸区嵌于稳定区中 ,并由此得出稳定区的周期数·同时利用代数方程解出周期芽苞的数量及位置 ,为更好的了解M 集的结构提供了理论依据·另外作者发现M 集周期芽苞的Fibonacci序列的拓扑不变性 ,并在目前公认的通向混沌的三种途径的基础上 ,阐述了Fibonacci序列是通向混沌的又一途径 ,为建立新的数据加密、压缩。

Fibonacci序列构造广义M-J混沌分形图谱周期性的研究

为更好的研究M-J混沌分形图谱的周期性,首先利用旋转逃逸时间算法绘制了正整数阶复映射的广义M-J混沌分形图谱,然后分析了广义Mandelbrot集(M-集)周期芽苞的分布规律,并验证了广义M-集周期芽苞存在Fi-bonacci序列拓扑不变性的规则;最后通过大量计算机数学实验,找出了M-集参数平面与动力平面上相应的Julia集图像结构之间的对应关系,同时给出了广义M-J集周期轨道的计算公式。

基于Fibonacci序列准周期结构的小角度低通空间滤波器

利用常规材料构造了Fibonacci序列准周期结构,运用传输矩阵法研究了该结构的空间传输特性,并基于该结构优良的空间传输特性设计了小角度低通空间滤波器.数值模拟结果表明,该小角度空间滤波器的角域带宽可通过改变序列的结构类型和序列数来调谐,其调谐规律为:随着Fibonacci序列F(m,1)中m值的增加,对应空间滤波器的角域带宽减小;随着序列数的增大,对应角域带宽也减小.在调谐的基础上,还可通过改变构成准周期结构的介质折射率参量来精确调节其角域带宽.相比于基于超材料的小角度空间滤波器而言,基于Fibonacci序列的小角度空间滤波器制备更简单,且有望应用于新一代的高功率激光系统中.

M-Z型序列的最大值不等式和大偏差定理

设{Xn,n≥1}为p阶M-Z型序列,Sn(a)=∑i=a+1 a+n Xi,n≥1,a≥0且Xi∈Lp,i≥1.讨论了M-Z型序列的最大值不等式和大偏差定理,得到了p≥2情形下的估计μ(|Sn(a)|>n)≤cn-p/2以及p∈(1,2]情形下的估计μ(|Sn(a)|>n)≤cn1-p.最后给出了M-Z型序列部分和的最大值序列m ax1≤k≤nSk(a)和混合序列部分和Sn(a)的大偏差定理.

L^r(r>1)混合序列一矩不等式及其应用

文章给出Lr(r>1)混合序列的矩不等式,其中混合系数将具体给出,并得到了Lr(r>1)混合序列的大偏差结果;这一结果与已有文献给出的关于鞅差序列的上界相同,在主要数量级上已达最优,将其应用到线性过程中,得到线性过程的一个大偏差结果。

关于Fibonacci数偶次幂的恒等式(英文)

根据Chebyshev多项式和Fibonacci数的关系以及第一类第二类Chebyshev多项式的性质,用初等的方法得到了Fibonacci数偶次幂积和式的计算公式.