简介：针对线性回归模型Y＝Xβ＋l的典则形式Y=a01＋Z＋l,l-（0，σ^2I）在设计阵X呈病态时，提出了一类新估计（k;q）=（OkIq＋Aw^A1O）^-1Z＇Y，称之为广义岭型估计．优点是结合主成分估计和岭估计的思想和方法，将X＇X的特征值分为不同大小属性的两部分A1与A2，并分别添加不同的常数，致使新估计类的均方误差大幅降低的同时计算量大大减少，而且便于对原变量做出解释．文中进一步讨论了该估计优于岭估计的k的存在性以及充分条件．

简介：利用粘性方法和补偿列紧理论，得到了２×２非严格双曲守恒律组初值问题广义解的存在性。

简介：本文用Laplace变换法把RDDE振动的充要条件推广到广义情形。

简介：研究了广义线性系统Ex=AX的初值问题解的存在唯一性的充要条件和求解公式。

简介：设函数b=（b1，b2，…，bm）和广义分数次积分L-a／2（0〈α〈n），它们生成多线性算子定义如下Lb-a/2f=[bm…,[b2[b1,L-a/2]],…,]f，其中m∈Z＋,bi∈Lipβi（0〈βi〈1），其中（1≤i≤m）．将讨论Lb-1a/2。从Mp^q（Rn）到Lip（α＋β-n/q）（Rn）和q^q（Rn）到BMO（Rn）的有界性．

简介：讨论了一类半线性椭圆型方程奇摄动广义边值问题.在适当的条件下,研究了边值问题广义解的存在、唯一性及其渐近性态.

简介：在Banach空间中讨论一类新的广义非线性混合型拟变分包含问题.用预解算子的概念,建立了一种解此类问题的算法.所得结果改进、推广和统一了文献中的一些结果.

简介：在Banach空间中讨论一类新的广义非线性混合型拟变分包含问题.用预解算子的概念,建立了一种解此类问题的算法.所得结果改进、推广和统一了文献中的一些结果.

简介：引入并研究了Banach空间X中的Bessel集、广义框架与广义Riesz基．对X中的任一Bessel集{gm}m∈M，定义有界线性算子T：L^2（P）→X^＊，利用算子丁，给出了Bessel集与广义框架的等价刻画．同时讨论了广义框架和广义Riesz基的摄动．

简介：本文借助一种新的求基转轴运算建立了带非线性不等式约束最优化向题的一个新的广义既约梯度法，算法不引入任何松驰变量，以致扩大问题的规模，也不需对约束函数和变量的界预先估计，另一重要特点是方法不再使用隐函数理论确定搜索方向，而是由简单的显式给出，因此方法计算量小，结构简单，便于应用，对于非K-T点x，我们构造的方向为可行下降的，本文证明了算法具有全局收敛性。

简介：§5.数乘一个数λ与一个函数φ(x)的数乘运算λφ(x)有下列性质1°。如果φ_n(x)是基本列,则λφ_n(x)也是基本列。这个性质能使我们把这种运算推广到任意的广义函数f(x)=[φ_n(x)]上,只要假定

简介：本文引入复广义权的概念，讨论了具有右连续性或可数交可加性的复广义权的某些性质。

简介：利用非线性增生映射值域的扰动定理,研究了非线性椭圆边值问题(1)在Ls(Ω)空间中解的存在性,其中max(N,2)≤p≤s＜+∞.(1){-div{(C(x)+|▽u|2)p-2/2▽u}+|u|p-2u+g(x,u(x))=fa.e.x∈Ω-〈n,(C(x)+|▽u|2)p-2/2▽u〉∈βx(u(x))a.e.x∈Γ这里f∈Ls(Ω)给定,Ω()RN为有界锥形区域,n为Γ的外法向导数,g:Ω×R→R满足Caratheodory条件且对()x∈Γ,βx是正常、凸、下半连续函数ψx=ψ(x,·)的次微分,其中ψ:Γ×R→R.本文是对笔者以往一些工作的继续和补充.

简介：通过应用广义次微分来研究不可微规划的最优解，得到了适当函数在强意义下的最优性条件，并给出了广义次微分在稳定性理论和极小化方法中的应用。

简介：记D={(t1,…，tn)：(t1，…，tn)∈R+^n且tj=fj(t1,…，tn)为非负单增函数且一阶偏导散均存在(j=k+1，…，n,1≤k

简介：讨论了两个图的广义联图的End-正则性,给出了当图X、y的广义联图G(y1,…ym)End-正则时,图X也End-正则应满足的条件.

简介：本文讨论单调增加函数的广义逆函数的性质，并将其应用于随机变量的分布函数，推出了概率论中常见的两个重要定理。

简介：介绍了对称广义拟向量平衡问题，并且通过非线性纯量函数，利用不动点定理，证明了对称广义拟向量平衡问题解的存在性定理．

简介：本文对丁夏畦、丁毅著《Hermite展开与广义函数》一书作简单介绍并谈读后感，该书给出了广义函数理论新发展的一个清晰的轮廓，是关于Schwartz广义函数理论的最新研究成果，所提出的弱函数概念可视为对华罗庚先生相关研究工作的继承与创新。

简介：Origin是一款制图和数据处理功能强大的应用软件.本文结合大学物理实验,以实例详细介绍如何利用Origin进行实验数据的拟合分析.包括线性回归拟合、多项式拟合和非线性拟合中的一阶指数衰减拟合.实践证明,利用Origin软件对实验数据进行曲线拟合和分析能够显著提髙数据处理效率.