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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
研究了边界条件中含有特征参数的常型二阶微分算子乘积的自伴性。通过构造与特征参数相关的内积,定义一个新的内积空间,并在此空间内定义一个与特征参数相关的线性算子T。利用微分算子的基本理论及矩阵的运算,在常型的情形下,得到了微分算子乘积自伴性的充分必要条件。  相似文献   

2.
§1 引言本文我们考虑如下复合型线性编微分算子 L=LmLh+P,(x,f)∈Q_Γ=Q×(o,T) (1.1)的奇性传播问题,其中ΩR_xT>0为常数,Lm为m阶线性偏微分算了,其主象征L~0_m(x,t,ζ,τ)是实主型的,且对任意固定的t[0,T],L_h为Ω上的,阶拟微分算子,  相似文献   

3.
本文研究了一项2n阶复系数J-对称微分算式生成的J-自伴微分算子谱的离散性,得到了一项2n阶J-自伴微分算子的谱是离散的充分条件。  相似文献   

4.
讨论了n元微分算子代数及n元微分算子李代数的导子李代数结构,当n=1时,结果与文献[1]相同。  相似文献   

5.
对形变微分算子代数的形心进行研究.主要利用李代数的分次以及形心的性质,计算了一类形变微分算子李代数g的形心,并进一步确定了它的泛中心扩张g的形心.  相似文献   

6.
本文介绍用微分算子法,求常系数高阶线性非齐次微分方程的特解,微分算子法在众多的方法中,不失为一种好方法,简单易用、计算量小。  相似文献   

7.
建立了偶数阶奇异对称正则微分算子亏指数与一类带边值条件方程解的适定性之间的等价关系,从方程适定性的角度解决了一类微分算子亏指数的判定问题,并将原有的关于极限点型亏指数的判定作为一种特例包含在内。  相似文献   

8.
借助Naimark关于2n阶对称微分算式所生成最小算子L0之任何自伴扩张Lu的谱是离散的充分条件定理,利用Lidskii方法,得到了2n阶J-自伴微分算子的谱是离散的另一个充分条件.  相似文献   

9.
张建光 《考试周刊》2011,(66):52-53
本文通过分析作为一阶梯度算子的理论基础,得出可应用到实践图像分割中的一阶微分算子、并通过VC++6.0加以实现。分析图像分割结果,并对Robert算子,Sobel算子和Prewitt边缘检测算子进行了利弊分析。  相似文献   

10.
先介绍二个微分算子,再讨论二阶椭圆算子在坐标的正交变换下的相关变换性质.  相似文献   

11.
本文利用向量函数的微分,通过微分算子的方式,给出了将基本形态,微分与导数概念自然而抽象提升到切丛上,进而到余切丛,张量丛上成为通常的联络的一认识,方法,有利于微分几何中联络工具的理解。  相似文献   

12.
拉普拉斯算子是黎曼流形上一类重要的微分算子,流形上很多问题的研究都与拉普拉斯算子有关。文章得到了不同双曲空间模型中拉普拉斯算子的计算公式,利用这些计算公式,通过计算具体函数的拉普拉斯,可以直观地看到拉普拉斯算子与度量密切是相关的。  相似文献   

13.
采用分析的方法。给出2n阶J-一对称向量微分算式所生成的J-自伴向量微分算子在正则情形时的预解算子,得到其预解算子是积分算子及预解算子的核(Grccn函数)的一些基本性质;然后。从预解算子的全连续性证得:在正则情形下,其谱是离散的.  相似文献   

14.
采用分析的方法研究了极限圆型的二阶奇异向量微分算子的特征行列式,得到特征行列式的一些解析性质,并给出算子的特征行列式的估计。  相似文献   

15.
利用非线性算子的Frechet微分理论,研究了Banach空间中一类非线性算子不动点的迭代逼近问题,并给出几个具体的误差估算式。  相似文献   

16.
先介绍二个微分算子,再讨论二阶椭圆算子在坐标的正交变换下的相关变换性质。  相似文献   

17.
在具有再生核函数的多元整函数Hilbert空间中讨论了平移算子与微分算子之间的关系,从而推广了Chan和Shapiro等在文[1]中的结果,为讨论该空间上平移算子的循环性以及不变子空间问题提供了必要的条件。  相似文献   

18.
采用分析的方法研究了在复Hilbert向量函数空间L2m[0,1]上由两项二阶向量微分算式l(Y)=Y″+Q(x)y和边条件所生成的微分算子的特征行列式,及当|λ|充分大时特征函数的展开式;并对算子的Green函数作出了一个重要估计.  相似文献   

19.
利用Greiner算子的次椭圆平均值定理,对一类微分不等方程的解建立唯一延拓性.所得结果是对Heisenberg群上Kohn-Laplace算子相应结果的发展.  相似文献   

20.
在L.Ling和陈荣华等人构造的拟插值算子的基础上,构造了一种新的具有线性再生性的拟插值算子.通过两个数值实验表明,该拟插值具有良好的逼近精度.  相似文献   

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