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L-smooth s-远域及网的s-收敛性 被引量:4
1
作者 王延军 马保国 《山西师范大学学报(自然科学版)》 2007年第1期25-27,共3页
在L-smooth拓扑空间中借助于L-smooth半闭集给出了L-smooth s-远域、s-附着点、s-聚点等概念,进一步讨论了网的s收-敛,并研究了它们的一些基本性质.从而,丰富了已有的结果.
关键词 L-SMOOTH拓扑空间 L-smooth半闭集 Losmooth s-远域 网的s-收敛
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TML中的s-收敛及其应用
2
作者 方进明 《抚顺石油学院学报》 1997年第4期66-70,共5页
从拓扑分子格的半闭元理论出发,建立起拓扑分子格上的s-收敛理论。主要包括网、泛网、理想及极大理想的s-收敛问题。最后,介绍了s-收敛理论的若干应用。
关键词 拓扑分子格 s-收敛 拓扑问题 TML
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理想和滤子的S-收敛 被引量:1
3
作者 潘伟 徐振国 《东北师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期43-46,共4页
借助半闭远域引入了理想的S-极限点、S-聚点,滤子的S-极限点、S-聚点等概念.给出了网的S-极限点、S-聚点,理想的S-极限点、S-聚点和滤子的S-极限点、S-聚点之间的关系.
关键词 L-拓扑空间 半闭远域集 s-附着点 s-极限点 s-聚点 s-收敛
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LF拓扑空间中的S-收敛性 被引量:1
4
作者 吕志远 《渤海大学学报(自然科学版)》 CAS 2007年第1期39-41,共3页
在LF拓扑空间中引进分子网和理想的S极限点和S-聚点的概念,并讨论S-收敛与S-聚于的条件及其性质。
关键词 s-极限点 s-聚点 s-收敛 s-聚于
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网的S-收敛理论
5
作者 徐振国 《南京师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期12-15,共4页
借助半闭L-集引入半闭远域、S-附着点、S-极限点、S-聚点的概念.证明了网N的所有S-极限点的并lim_sN和所有S-聚点的并ad_sN均是半闭L-集,网N的S-极限点一定是它子网T的S-极限点,网N的S-极限点和S-聚点在不定映射之下是保持的.
关键词 L-拓扑空间 半闭远域集 s-附着点 s-极限点 s-聚点 s-收敛
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s-乘数收敛的Orlicz-Pettis定理(英文)
6
作者 陶元红 卜繁强 《延边大学学报(自然科学版)》 CAS 2010年第3期192-195,共4页
讨论乘数收敛级数的Orlicz-Pettis型定理.首先给出一个新的Helliger Tplitz拓扑δ(X,X′),然后证明若数列空间s包含c00,则(s,δ(s,sβ))是AK-空间;若数列空间s具有性质G,则(s,c(s,sβ))是AK-空间.
关键词 s-乘数收敛 AK-空间 Helliger Tplitz拓扑
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τ-连续偏序集的网式刻画
7
作者 鄢凯艳 张文锋 《高校应用数学学报(A辑)》 北大核心 2023年第1期121-126,共6页
利用cut算子,在偏序集上引入网的下极限收敛概念,讨论了它的一些性质,特别地,对任意包含于σ2-拓扑的序相容拓扑τ,证明了一偏序集是τ-连续的当且仅当S-收敛是拓扑的当且仅当它是交τ-连续的且下极限收敛是拓扑的.
关键词 τ-连续偏序集 s-收敛 下极限收敛
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几种弱形式连续映射的网式刻画 被引量:1
8
作者 平征 李佳 《宁德师专学报(自然科学版)》 2005年第4期337-339,343,共4页
在一般拓扑空间中,以远域为工具引入和研究网的S-收敛性、θ-收敛性、δ-收敛性等概念,并利用这些概念给出半连续映射、弱连续映射和几乎连续映射的一些等价条件.
关键词 拓扑空间 远域 网的s-收敛性、(θ-收敛性、δ-收敛性) 半连续性 弱连续性 几乎连续性
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s-乘数收敛及其对可允许极拓扑的不变性 被引量:5
9
作者 文松龙 金昌录 +1 位作者 崔成日 李容录 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2000年第4期474-479,共6页
在局部凸空间中给出了s-乘数收敛性成为全程不变性的充分条件和必要条件, s-乘数收敛性成为对偶不变性的充分条件.并证明了c-乘数收敛不是对倡不变性.
关键词 s-乘数收敛 可允许极拓扑 全程不变性 对偶不变性 充分条件
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s-乘数收敛及Orlicz-Pettis型定理 被引量:3
10
作者 文松龙 崔成日 李容录 《数学学报(中文版)》 SCIE CSCD 北大核心 2000年第2期275-282,共8页
本文给出了在局部凸空间中与弱拓扑具有相同的s-乘数收敛点列的最强的可允许极拓扑F(μ_s)的刻划.并给出F(μs)=β(X,X')的充分条件和必要条件,由此证明了c0(或lp,0<p<∞)-乘数收敛性是对可允许极拓扑... 本文给出了在局部凸空间中与弱拓扑具有相同的s-乘数收敛点列的最强的可允许极拓扑F(μ_s)的刻划.并给出F(μs)=β(X,X')的充分条件和必要条件,由此证明了c0(或lp,0<p<∞)-乘数收敛性是对可允许极拓扑全体而言的不变性, 展开更多
关键词 s-乘数收敛 局部凸空间 Orlicz-Pettis定理
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Orlicz-Pettis型定理的应用 被引量:1
11
作者 陶元红 李春花 文松龙 《黑龙江大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2005年第3期397-400,共4页
利用在局部凸空间中与弱拓扑分别具有相同子级数收敛、有界乘数收敛、s-乘数收敛点列的三个最强可允许极拓扑F(μ)、F(μ)、F(μs)的刻划,证明了F(μs0)=F(μ),F(μ∞l∞)=F(μ).
关键词 s-乘数收敛 子级数收敛 有界乘数收敛 可允许极拓扑
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Dierolf拓扑F(μ_s)的刻划在不变性定理中的应用
12
作者 陶元红 《延边大学学报(自然科学版)》 CAS 2008年第1期4-6,10,共4页
仅利用Dierolf拓扑F(μs)的刻划给出了不变性定理的新证明,即分别给出了s-乘数收敛成为对偶不变性、全程不变性以及从弱拓扑σ(X,X′)到拓扑K(X,X′)的不变性的3个充分必要条件.
关键词 s-乘数收敛 对偶不变性 全程不变性
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Convergence and optimality of BS-type discrete hedging strategy under stochastic interest rate 被引量:1
13
作者 HE JiFeng WU Lan 《Science China Mathematics》 SCIE 2011年第7期1457-1478,共22页
We focus on the asymptotic convergence behavior of the hedging errors of European stock option due to discrete hedging under stochastic interest rates. There are two kinds of BS-type discrete hedging differ in hedging... We focus on the asymptotic convergence behavior of the hedging errors of European stock option due to discrete hedging under stochastic interest rates. There are two kinds of BS-type discrete hedging differ in hedging instruments: one is the portfolio of underlying stock, zero coupon bond, and the money market account (Strategy BSI); the other is the underlying stock, zero coupon bond (Strategy BSII). Similar to the results of the deterministic interest rate case, we show that convergence speed of the discounted hedging errors is 1/2-order of trading frequency for both strategies. Then, we prove each of the BS-type strategy is not only locally optimal, but also globally optimal under the corresponding measure. Finally, we give some numerical examples to illustrate the results. All the discussion is based on non-arbitrage condition and zero transaction cost. 展开更多
关键词 discrete time hedging delta hedging stochastic interest rate
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拟可数逼近偏序集的网式刻画 被引量:1
14
作者 熊文亮 徐晓泉 《模糊系统与数学》 CSCD 北大核心 2016年第6期27-31,共5页
在可数定向完备偏序集上引入了可数S-收敛网和拟可数S-收敛网的概念,基于此,分别给出了可数逼近偏序集和拟可数逼近偏序集的网式刻画。
关键词 可数s-收敛 拟可数s-收敛 可数逼近偏序集 拟可数逼近偏序集 拓扑收敛
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