简介：设F，K为域，GLn（F），SLn（F）分别表示F上的n级一般线生群和n级特殊线性群．PGLn（F），PSLn（F）分别表示F上的n级射影一般线性群和n级射影特殊线性群．φ：SLn（F）→PGLn（K），n≥3为非平凡同态．本文确定了当K的持征为2时η的—个性质．

简介：引入独立参数A及应用改进的Euler-Maclaurin求和公式以估算权系数，给出了—个具有最佳常数因子的逆向Hilbert型不等式的推广．作为应用，考虑了它的等价形式．

简介：证明了齐次奇次多项式或三次多项式的情形下秩-1凸与拟凸的等价性.

简介：本文证明了方程组（In＋AB）x=0和（In＋BA）x=0解的个数是一致的。

简介：有关凸四边形的一个性质重庆市南岸区四公里小学胡波我们知道，两条相互垂直的直线将长方形分成四个小长方形（如图１），其面积分别为Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４，则有Ｓ１×Ｓ４＝Ｓ２×Ｓ３。Ｓ１Ｓ２Ｓ３Ｓ４图１若将两条互相垂直的直线改成对角线，长方形就分成了四个面...

简介：本文利用勒让德多项式的性质证明了其导数多项式是［－１，１］上关于权１－ｘ２的正交多项式．

简介：现实中很多复杂网络是由完全子图通过公共的节点连接而成的．本文提出了一个复杂网络中完全子图的搜索算法，并通过实例说明了所提算法的有效性．

简介：利用拓扑度理论获得了一个渐近非线性二阶两点边值问题的存在定理.

简介：设P1,P2,…,Pl是几乎覆盖图G的l条不相交的路,s是没有被这些路覆盖的孤立点数.本文证明:(i)匹配多项式μ(G,x)的非零根的重数最多是l,零根的重数最多是l+s.(ii)对于不含三角形的n阶图G,伴随多项式h(G,x)的非零根的重数最多是l,零根的重数最多是(1)/(2)(n+l+s).(iii)对一种含三角形的所谓A型图,(ii)也成立.

简介：在文献[3]的基础上,根据一些简单方程的特征,导出了(2+1)-维色散的长波方程的新的精确解,其中包含了已有文献中的孤子解,多孤子解等.

简介：研究每个忙期中第一个顾客被拒绝服务的M／M／1排队模型主算子在左半复平面中的特征值，证明2√λμ-λ-μ是该主算子的几何重数为1的特征值。

简介：从一道熟知的微积分习题，可以导出十个相关的命题．通过这一讨论过程，试图表明什么是创造性学习，以及如何进行创造性学习．

简介：非负定性是数学中一个重要概念,本文提出了二元函数非负定性的两个定义,并且证明了它们的等价性.此外本文还给出了严格非负定条件下实正态过程存在的一个充要条件.

简介：本文利用矩阵谱半径小于１的一个充分条件，给出了对称灰色系统稳定性判别的一个简便方法。

简介：将给出概率论中Cauchy-Schwarz不等式的三个证明,并借助随机变量的分布,应用这个不等式导出与代数、积分有关的一些重要不等式,谨供教学参考.

简介：主要考虑1＋1维Boussinesq系统的一个Darboux变换,反复利用该Darboux变换,可以从该系统的一个已知解出发,通过代数运算和求导运算得到系统的新解.

简介：由从他们的双方面解决线性编程问题，为线性编程的一个新一般算法被开发。在每次重复，算法由处理与双系统联系的一个最不方形的问题发现一个可行降下搜索方向，用QR分解技术。新方法是枢方法andinterior点方法的联合。它事实上不仅减少从退化产生的困难的可能性，而且有象枢方法的一样的优点在对温暖开始解决线性编程问题。一组随机构造的问题的数字结果是很令人鼓舞的。

简介：本文首先给出integralfromato+∞f（x）dx收敛≠lim+∞f（x）=0的一更强的例子,然后给出一个与级数收敛的必要条件类似的,integralfromato+∞f（x）dx收敛的必要条件。在许多工科高等数学教材中,广义积分敛散性的判别,一般都在级数中讨论,因而一部分同学和个别教师往往把级数的一些重要性质,直接推广到广义积分integralfromato+∞f（x）dx上。最典型的错误是把级数收敛的必要条件推广到广义积分上,即integralfromato+∞f（x）dx收敛?lim?+∞f（x）=0.这类错误较为普遍。

简介：得到如下结果：设f(z)为非常数亚纯函数，f与f^(k)以1为CM公共值，如果N^-(r，f)+N^-(r，1/f^(k))＜λT(r，f)，k=1，0＜λ＜1/6;或3N^-(r，f)+N^-(r，1/f^k)＜λT(r，f)，k≥2，0＜λ＜1/3;或N^-(r，1/f)+3N^-(r，1/f^(k))＜λT(r，f)，k≥3，0＜λ＜1/6，则f^(k)-1/(f-1)≡C，其中C为某一非零常数。

简介：针对Xue-ChengTai等提出的分段常数图象分割模型,我们提出了一个新的快速求解算法。通过引进一个函数来选择模型中的正则化参数β的值,并判断在迭代过程中何时求解不含惩罚项的泛函F。此函数的引入有效地加速了算法的收敛速度。结合原始-对偶Newton方法来求解总变差最小化问题。数值试验表明新算法具有很快的收敛速度与良好的分割效果,且算法对初始值的要求不高。