Littlewood-Paley算子交换子的Lipschitz估计

本文应用变指标Herz型Hardy空间上的原子分解定理,证明了由Littlewood-Paley算子和Lipschitz函数生成的交换子在变指标Herz型Hardy空间上的有界性.

多线性分数次奇异积分在弱Hardy空间的Lipschitz估计

讨论了一类具有粗糙核多线性分数次奇异积分算子在弱Hardy空间的性质,通过原子分解,得到了这类算子在弱Hardy空间的有界性.

Bochner-Riesz算子极大交换子的Lipschitz估计

设b∈ Λβ,T λ ,b为Bochner Riesz算子极大交换子 ,得到了T λ ,b的 (Lp,Lq)型估计及从Lp(Rn)到Triebel Lizorkin空间 Fβ ,∞p 中的有界性 .

多线性奇异积分算子的加权Lipschitz估计

该文讨论了一类多线性积分算子的加权Lipschitz有界性,通过将多线性积分算子用相应的分数次积分估计,得到一种简明的证明方法.

齐型空间上带非光滑核的奇异积分算子构成的多线性交换子的Lipschitz估计

利用"广义恒等逼近"及齐型空间上测度μ的双倍条件,对齐型空间上带非光滑核的奇异积分算子T与函数b(b∈Lip_β)生成的多线性交换子T_b进行有界估计,得到了L^p(X)到L^q(X)的一个结果.

Littlewood-Paley算子的多线性交换子的Lipschitz估计

在本文中,我们得到了由Littlewood-Paley算子和Lipschitz函数生成的多线性交换子在Triebel-Lizorkin空间、Hardy空间和Herz-Hardy空间的连续性.

具有齐性核Marcinkiewicz积分交换子的Lipschitz估计

利用Herz型Hardy空间的原子分解,借助于加权L^p有界性的结论,当核函数满足一类Dini型条件时,讨论了Marcinkiewicz积分算子μ~Ω与Lipschitz函数b生成的交换子μ_Ω~b在Herz型Hardy空间上的有界性,并得到其端点估计.

Marcinkiewicz积分交换子的加权Lipschitz估计

讨论了齐性核的Marcinkiewicz积分μΩ和某一类加权Lipschitz空间的函数b生成的交换子μΩb的性质,利用sharp极大函数技术,证明Marcinkiewicz积分交换子μΩb是由Lp(ν)到Lq(ν1-q)的连续映照,改进了一些已知结果。

具有粗糙核Marcinkiewicz积分交换子的Lipschitz估计

Marcinkiewicz积分是分析中的一类被广泛研究的重要算子.引进一类Morrey-Herz函数空间,利用带粗糙核的Marcinkiewicz积分算子与Lipschitz函数生成的交换子在Lp空间上的有界性,证明它在更广泛的一类空间即齐次Morrey-Herz空间上的有界性.

向量值多线性算子的加权Lipschitz估计

该文对由一类积分算子和加权Lipschitz函数生成的向量值多线性算子证明了其加权有界性.该积分算子包括Calderón-Zygmund奇异积分算子,分数次积分算子,Littlewood-Paley算子,Marcinkiewicz算子和Bochner-Riesz算子.

极大Bochner-Riesz多线性交换子的Lipschitz估计

研究了由Bochner-Riesz算子和b函数生成的极大多线性交换子在Triebel-Lizorkin空间、Hardy空间和Herz型Hardy空间的连续性,其中b=(b1,b2,…,bm)且函数bj属于Lipschiz空间对1≤j≤m.

具有H(m)-型核的奇异积分算子交换子的双权Lipschitz估计

利用核函数估计方法研究了具有H(m)-型核函数的奇异积分算子和加权Lipschitz函数生成的交换子的性质.通过建立该交换子的sharp极大函数的点态估计,证明了上述交换子是Lp(μ)到Lp(μ1 q)上的有界算子,推广了一些已有的结果.

Bochner-Riesz算子的极大交换子的加权Lipschitz估计

首先建立了Bochner-Riesz算子B_t~δ与加权Lipschitz函数b生成的极大交换子sharp极大函数的点态估计.应用该点态估计证明了Bochner-Riesz算子的极大交换子是L^p(μ)到L^p(μ^(1-p))上的有界算子,其中μ∈A_1,1<p<∞.

广义Hausdrff算子的加权Lipschitz估计

利用A∞权函数的估计,得到了由广义Hausdrff算子与Lipschitz函数生成的交换子在加权Lebesgue空间和加权Morrey-Herz空间上的有界性.

多线性分数次积分的加权Lipschitz估计

讨论一类带粗糙核的多线性分数次积分和相关极大算子 ,给出当DγA属于Lipschitz类时 ,它们的A(p ,q)权有界性和 p =1时的弱型幂权估计 。

乘子算子的多线性交换子的Lipschitz估计

研究了由乘子算子和b生成的多线性交换子在Triebel-Lizorkin空间,Hardy空间和Herz型Hardy空间的一些性质,得到了多线性交换子在这些函数空间上的有界性性质.

齐型空间上分数次积分变换的交换子的Lipschitz估计

令T为Rn上的Caldero′n-Zygmund积分算子,由T构成的交换子的有界性已有较完善的结论,本文的目的是将之推广到一般的齐型空间。设(X,d,μ)为齐型空间,文中,我们证明了由分数次积分变换和b函数生成的交换子在齐型Hardy空间和Herz-Hardy空间的连续性,其中b函数属于Lipschiz空间。

锂离子电池健康状态估计及寿命预测研究进展综述

随着锂离子电池的应用越来越广泛,锂电池健康状态的精确估计和剩余寿命的实时预测对于锂电池系统的安全运行和降低运维成本具有重要意义。锂电池内部复杂的物理化学反应和外部复杂工作条件,使得实现精准的健康状态估计和寿命预测具有挑战性。该文综述近年来锂电池健康状态估计和剩余使用寿命预测方法的研究现状,分析基于物理/数学模型、数据驱动、模型法和数据驱动融合,以及多种数据驱动融合的锂电池健康状态估计方法的优缺点及适用条件,并对比分析不同数据驱动类型的锂电池寿命预测方法。指出锂电池健康状态估计及寿命预测尚存在的问题,并对未来研究方向进行展望,对完善锂电池健康状态估计和寿命预测算法理论体系、指导实际应用技术具有重要意义。

基于轻型自限制注意力的结构光相位及深度估计混合网络

相位提取与深度估计是结构光三维测量中的重点环节,目前传统方法在结构光相位提取与深度估计方面存在效率不高、结果不够鲁棒等问题。为了提高深度学习结构光的重建效果,本文提出了一种基于轻型自限制注意力(Light Self-Limited-Attention,LSLA)的结构光相位及深度估计混合网络,即构建一种CNN-Transformer的混合模块,并将构建的混合模块放入U型架构中,实现CNN与Transformer的优势互补。将所提出的网络在结构光相位估计和结构光深度估计两个任务上进行实验,并和其他网络进行对比。实验结果表明:相比其他网络,本文所提出的网络在相位估计和深度估计的细节处理上更加精细,在结构光相位估计实验中,精度最高提升31%;在结构光深度估计实验中,精度最高提升26%。该方法提高了深度神经网络在结构光相位估计及深度估计的准确性。

改进的Mertens第一定理估计及应用

在Mertens第一定理的基础上,利用定积分估计的主要思想和Stirling’s公式的估计,对Mertens第一定理中的估计不等式进行了进一步的精确化,得到了更好的估计。改进的估计结果比原来的Mertens第一定理中的估计更加精确。把改进的Mertens第一定理估计应用到一个具体的渐近公式中,提高了该渐近公式中Landau记号里对应常数的精度范围。