【摘 要】
：
在K-S模糊距离空间中建立了（αt,ψ）-压缩不动点定理.作为推论,获得了 K-S模糊距离空间中的ψ-压缩不动点定理,偏序集上的不动点定理,循环映射不动点定理,（?）iri（?）型不动点定理及Dass-Gupta不动点定理.这些结果将许多已有结果建立到了 K-S模糊距离空间.同时在K-S模糊距离空间中建立了非线性（?）iri（?）型拟压缩不动点定理.这一结果推广了 Di Bari和Vetro在距离
论文部分内容阅读
在K-S模糊距离空间中建立了（αt,ψ）-压缩不动点定理.作为推论,获得了 K-S模糊距离空间中的ψ-压缩不动点定理,偏序集上的不动点定理,循环映射不动点定理,（?）iri（?）型不动点定理及Dass-Gupta不动点定理.这些结果将许多已有结果建立到了 K-S模糊距离空间.同时在K-S模糊距离空间中建立了非线性（?）iri（?）型拟压缩不动点定理.这一结果推广了 Di Bari和Vetro在距离空间中的结果,并且所涉及的非线性函数类更广.另一方面,受Raki（?）等人结果的启发,本文在G-V型模糊b-距离空间建立了一个证明Cauchy列的引理,其压缩系数由[0,（？）)推广为[0,1).这一结果也回答了 Raki（?）等人的公开问题.利用这个引理,我们在G-V型Hausdorff模糊b-距离空间中建立了集值型Banach不动点定理,推广了Batul等的结果并简化了其证明过程.
其他文献
本文研究图像修复中的图像去模糊问题.基于正则化项的图像去模糊模型的关键是参数的选择.当正则化项的参数固定时,平滑区域和纹理区域的去模糊性能表现不好;当参数较大时,模型能减少噪声,但会模糊边缘;而小的参数虽然可以锐化边缘,同时在平滑区域会带来“阶梯效应”.从这一角度出发,本文提出两个模型用于图像去模糊.1.基于TV模型与调和模型的特点,将TV正则化项与Tikhnovo正则化项相结合,提出了基于边缘信
我国的生物质资源呈现出数量多,分布广等特点,如何处理和利用成倍增加的生物质资源是目前面临的主要问题.生物质资源供应链是对生物质资源进行存储,处理和运输的物流系统,包含收集设施库存和车辆路径两个重要的决策问题,库存量和车辆路径的选择会对系统整个物流过程的运行成本和效率产生直接且深远的影响.因此本研究提出了优化生物质资源供应链的库存和路径问题使总成本降至最低的目的.生物质资源供应链中的产出和需求都是动
运用辛叠加方法研究了均布荷载下四边固支弹性正交各向异性开口圆柱薄壳的弯曲问题.首先,通过分析相应的边界条件和荷载,将原弹性正交各向异性开口圆柱薄壳弯曲问题分解为对边简支条件下弹性正交各向异性开口圆柱薄壳弯曲的三个子问题.其次,为了得到这三个弯曲子问题的解,先将弹性正交各向异性圆柱薄壳方程组转化为Hamilton系统,再结合分离变量方法和符号运算,计算了 Hamilton算子的本征值和本征函数系.进
背景:长期的糖皮质激素使用可导致骨质疏松（Osteoporosis,OP）、血脂异常和高胆固醇血症等临床病症。京尼平苷（Geniposide,GEN）是杜仲的有效活性成分之一。杜仲已经被运用到临床治疗OP,GEN也被指出可能具有降低血脂和胆固醇作用。前期研究指出,体外GEN可有效逆转地塞米松（Dexamethasone,DEX）对成骨细胞（Osteoblasts,OBs）分化的抑制。然而,GEN对
本文主要工作是构造空间两层网格混合有限体积元算法和时间两层网格混合有限体积元算法来求解两类非线性时间分数阶偏微分方程.对于空间两层网格方法而言,在空间区域上构造粗、细网格（包含原始网格和对偶网格）,然后在粗网格上求解一个非线性混合有限体积元系统和细网格上求解一个线性混合有限体积元系统;对于时间两层网格方法而言,在时间区间上构造粗、细网格,接着基于时间粗网格求解一个非线性系统,然后基于粗网格下的解利
本文利用有限元方法结合时间两网格（TT-M）快速算法数值求解耦合Schr（?）dinger-Boussinesq方程组,空间方向采用传统Galerkin有限元方法离散,时间方向采用TT-M Crank-Nicolson格式逼近,进行形成求解方程组的时间两网格有限元数值格式,该算法具体包括三个步骤:第一步,在时间粗网格上求解非线性系统;第二步,通过插值公式,将粗网格系统计算出的解与时间细网格点处的解
＜正＞山东大学齐鲁医院是国家卫生健康委员会委属（管）的三级甲等综合医院，是首批委省共建国家区域医疗中心的牵头方和主体建设单位。项目始建于1890年，位于济南市历下古城保护区，其作为山东大学附属医院与教学医院，原有的规划布局早已无法满足当下医疗、教学、科研等方面的多重需求。基于这一背景，山东大学齐鲁医院急诊综合楼于2020年启动设计。
主成分分析作为重要的数据降维工具被广泛地应用于各大领域的研究中.但是随着现代科技的不断进步,人们面对的信息繁冗复杂,需要处理的数据维度越来越高,主成分分析在数据的解释性方面已不能满足时代需求,有时甚至会产生误导信息.为了弥补主成分分析在数据解释性方面的不足,稀疏主成分分析应运而生.它将稀疏性融合到了主成分分析中,不仅可以尽可能多地保留原始数据的信息,而且能够得到稀疏的载荷向量.本文首先在传统主成分
在一般拓扑线性空间中,利用基于改进集E的Gerstewitz泛函Ψq,E及面向距离函数Δ-E等两个函数对向量优化问题的E-有效解、E-弱有效解、E-Benson真有效解及E-严有效解等进行非线性标量化刻画,并给出相应例子对部分结论进行说明.此外,根据已有广义E-Benson真有效解、E-超有效解、E-Henig真有效解、E-强有效解与E-Benson真有效解之间关系的结论,利用函数Ψq,E及Δ-E
图像去噪是数字图像处理中的经典问题,对图像增强和分类等后续图像处理至关重要.为此,研究人员提出了各种强有力的方法来去除图像中的噪声,其中Buades等人提出的非局部均值算法具有里程碑意义.本文讨论图像去噪问题,在统计学意义下提出了一种基于非局部均值和最优权值的图像去噪算法,并进行了相关理论分析与数值实验.首先,根据拉普拉斯噪声分布的统计性质,通过最小化像素估计值的平均绝对误差的严格上界,并利用Ka