【摘 要】
:
本文主要研究多圆盘Hardy空间H1(Tn)上泛函的极值问题和加权Bergman,空间中插值问题的极值函数.
第一章给出了本篇论文内容的简介,其中包括研究的背景和研究现状,时给出
论文部分内容阅读
本文主要研究多圆盘Hardy空间H1(Tn)上泛函的极值问题和加权Bergman,空间中插值问题的极值函数.
第一章给出了本篇论文内容的简介,其中包括研究的背景和研究现状,时给出了本文的主要结果.
第二章讨论了如下极值问题.对于φ∈L∞(Tn).定义H1(Tn)上连续线性泛函Bφ为问是否存在f∈H1(Tn),使得|Bφ(f)|=||Bφ||.
我们讨论了上述极值问题解的存在性,证明了当φ是Tn上的连续函数时,上述极值问题解集非空,且是弱-*紧的;并对φ是有理函数和有理内函数以及n个变量函数的乘积时的极值解作了具体的刻画.
第三章讨论了极值问题:给定加仅Bergman空间Apa上n个线性无关的线性泛函l1,l2,...ln和n个非0的复数c1,c2,...cn,问是否存在无零点的f∈Apa达到下式的下确界讨论了满足上述插值条件的函数存在时,这个极值问题解的存在性和极值的稳定性.
其他文献
本文结合小学中年级学生习作要求及特点,围绕“要提高学生的写作能力,必须激起学生的写作兴趣,让学生乐于表达,乐于与他人分享习作的快乐.”这一论点,着重阐述如何引领学生通
本文运用Markov链的相关知识构建了一个新的PageRank模型,介绍了在矩阵可约的情形下求解PageRank向量的方法,以及去掉dangling结点矩阵计算PageRank向量的算法.
第一章
惯性神经网络作为一类特殊的神经网络,近几年来已经受到许多学者的关注,特别是对惯性神经网络稳定性、分支和同步动力学现象的研究.另外,由于惯性神经网络是一个二阶微分方程,一
复值神经网络是在复平面上处理信息的一类神经网络,其状态变量、连接权值与激励函数都是复值的.复值神经网络可视为实值神经网络的一种推广,但与实值神经网络有很多不同,具有
设()为由正三角形和正六边形生成的非阿基米德铺砌(32.62;3.6.3.6),其顶点集记为F,F中的点称为F-点。论文首次运用数的几何中讨论格点性质的理论和方法对非阿基米德双铺砌顶点的
给定一无向图G=(V,E),一对多的k可覆盖的定义:内部存在k条点不交的从任意一个源到任意k个汇的路覆盖图中每一个点.在文献[1]中,Park等人确立了一个充要条件,对任意的连通图的
正规变化分布在重尾分布族中占有重要地位.本文致力于研究正规变化分布尾部指标估计及探讨一种新的高分位数区间估计方法,论文的大致框架及主要内容如下:
第1章,作为预
图像在形成和传输过程中,常因外界噪声干扰而导致图像质量下降。为减小噪声影响,各种线性、非线性滤波方法被使用。由于良好的去除脉冲噪声性能,中值滤波类非线性滤波方法被
设()=[3.3.4.3.4]铺砌为平面上由正三角形和正方形生成的阿基米德双铺砌,其顶点集记为D,D中的点称为D-点.本文利用数的几何中研究格点性质的手法探讨了[3.3.4.3.4]铺砌中D-点的