l^2空间上的一个自反算子

利用单侧移位算子在l2 空间中构造了一个自反算子。

关于L^2空间中的Bernstein-Markov不等式

纠正了闵国华 (1992年 )关于 L2 空间中的 Bernstein- Markov不等式的几个错误结果 .

L^2空间中的均方随机积分

本文在Ｌ￣２（ｄｕ）空间中定义了比Ｒｉｃｍａｎｎ均方积分更为广泛的一种均方随机积分，并讨论了这种积分的性质及随机积分可交换顺序定理。

交互作用Fock空间l^(2)(Г,{λ_(n)})上算子的性质

给出了交互作用Fock空间l^(2)(Г,{λ_(n)})的随机梯度算子、适应梯度算子和投影算子的定义,讨论了这些算子的相关性质.

L^2空间中的Bernstein─Markov不等式及其最佳常数（Ⅱ）

继［１５］．本中考虑了带不同权函数空间中的Ｂｅｒｎｓｔｃｉｎ－Ｍａｒｋｏｖ不等式，给出了其最佳常数；最后还得到相应的反向Ｂｅｒｎｓｔｃｉｎ－Ｍａｒｋｏｖ不等式．

L^2(R^d)(d≥3)空间非张量积样条小波基的构造

本文提出了 L2 (Rd)空间小波基的一种新型构造方法 ,此方法构造出来的小波基不能由张量积产生。

L^(2)空间至L^(2)空间的算子刻画

本文主要目的是将已知的L^(p)(R^(n))到L^(p)(R^(n))的与平移可交换的有界线性算子,通过卡尔德隆提出的空间分解定理和奇异积分理论,推广到L^(2)空间上,并由缓增分布函数类的方式定义出L^(2)空间到L^(2)空间的有界线性算子的具体表示形式,并给出相应证明.

L^2[a,b]空间的一类完备正交函数系在环板振动分析中的应用

将L2 [a ,b]空间的一类完备正交函数系引入环形板结构格林函数的构造中 ,并用积分方程方法推导出研究环形板结构振动特性的一种简捷、高效的计算方法 计算结果表明 ,该方法不仅简便易行、精度高 ;

L^2(R^n)空间上的不确定原理

该文主要研究L^2(R^n)空间上的不确定原理,将时频分析中信号的时间和Fourier的频率定义推广到了L^2(R^n)空间上.得到了L^2(R^n)空间上一个更强形式的不确定原理.并得到了不确定原理等式成立的条件.

L^(2)空间中一个不等式的最优常数和取等条件问题

文章分析了L^(2)空间中一类不等式的最优常数和取等条件.首先,对L^(2)空间进行正交分解,将所考虑的问题转化为与实二次型有关的泛函最值问题.其次,利用实二次型理论解决此最值问题.所得结果完全解决了《美国数学月刊》2022年4月征解的问题12318.

L^(2)空间中复合算子乘积的基本性质

令(X,A,μ)为一个σ-有限的测度空间.一个变换φ:X→X称为非奇异的如果μ■φ^(-1)关于μ是绝对连续的.对于一个非奇异变换φ,复合算子Cφ:D(Cφ)→L^(2)(μ)被定义为Cφf=f■φ,f∈D(Cφ).研究了L^(2)(μ)空间上的乘积算子Cφn…Cφ1的基本性质,其中n≥2是一个固定的正整数.

L^2（R）的多尺度逼近与小波正交分解

介绍了多尺度逼近理论。选Ｈａａｒ函数作尺度母函数。解释了Ｌ２（Ｒ）函数空间多尺度逼近与小波正交分解的概念和建造方法。

单位圆盘上的l^2值D_(μ，q)函数的收敛性

主要研究了单位圆盘上l^2值D_(μ,q)函数,得到了l^2值D_(μ,q)函数的收敛性,若f(z)=sum from n=1 to∞x_nz^n∈D_(μ,q),0<μ<1,q>(2n)/μ,则对几乎所有的{ε_α}有f_ω(z)∈H~∞.这推广了标量值D_(μ,q)函数的性质,在此过程中,利用了Banach空间几何学的知识.

L^2[0,1]上的正交小波及其快速算法

本文从 L2 ( R)上的紧支撑正交小波出发 ,利用折叠延拓方法得到了 L2 [0 ,1 ]上的正交小波基及其快速小波算法。这种小波基不同于折叠前的小波基 ,它是完全限制在有限区间上 ,并在使用过程中具有更大的灵活性。

L^(2)(-1,1)空间上斜对称Volterra算子的Ritt条件

利用构造函数,通过研究函数的单调性,给出了L^(2)(-1,l)空间上斜对称Volterra算子的Ritt条件.

四阶偏微分多智能体系统的迭代学习控制

该文研究多智能体系统基于一致性收敛的迭代学习控制问题,该系统中所有的智能体是由四阶梁方程构建而成.基于网络拓扑结构,并利用相邻智能体的信息,构建得到基于一致性的迭代学习控制协议.当该迭代学习律作用于系统时,一致性误差在给定的有限时间段上有界;进一步,在无初始偏差情形下,当迭代次数趋于无穷时,该一致性误差于L^2空间中能够收敛于零.仿真算例验证了算法的有效性.

黎曼——勒贝格引理的推广

本文的目的是将在黎曼可积情形的黎曼———勒贝格引理推广到L2 空间 .

一类积分方程的显式解

给出了一类退化核的积分方程的显式解,并推广到其他情形。

关于乘积测度的一个性质

设N是自然数全体,{μn}n∞=1为R1上的任一概率测度序列,记P=∏n∈N上f(x1,x2,…,xn,…)与g(x1,x2,…,xn,…)关于每个分量是上升的,其中(x1,x2,…,xn,…)表示RN中的点,则有如下的正相关性成立:∫RNfgdP≥RNf∫dPRNg∫dP.

汇率预测的“米斯和罗格夫之谜”破解——来自非参数方法的回答

汇率预测非常困难,其波动具有时变性、随机性和模糊性等统计特征.现存文献中各种方法和模型的预测效果受很多因素影响,其预测力都不及随机游走模型,这就是汇率预测领域所谓的"米斯和罗格夫之谜(The Meese and Rogoff puzzle)".本文使用非参数方法研究汇率波动及其预测模型,发现较之任何参数方法、半参数方法都具有更大的灵活性.为了克服"维数魔咒",本文提出非参数可加模型来研究汇率预测问题.与现有模型相比,在同样的观察样本期内,非参数可加汇率预测模型有更好的样本外预测能力,这有力地证明了"米斯和罗格夫之谜"并非难以破解.此外,我们将非参数可加汇率模型应用于人民币对美元的汇率预测,其结果仍然揭示了该模型很好的拟合度和预测能力.本文为汇率预测这一研究领域提供了新的研究思路和方法.