1) Hardy-LittleWood maximum function
HardyLittleWood极大函数
2) maximal function
极大函数
1.
The weighted Sharp function and the weighted maximal function on Orlicz space;
Orlicz空间中带权的Sharp函数和极大函数
2.
When the integrability of the gradients of the solutions is lower than that of the reference equations,the former can be improved approximately to the level of the corresponding linear equations by combining the properties of maximal functions with Caldern-Zygmund decomposition theorem.
当原方程弱解梯度的可积性比参考方程弱解梯度的可积性弱的时候,结合极大函数的性质以及Calder n-Zygmund分解定理,将原方程弱解梯度的可积性提高到与参考方程相近的阶数。
3.
Using exponential bounds of the probabilities of the type P(|f n|>λ‖T(f n)‖ ∞) for some quasi-linear operators acting on martingales, we estimate upper bounds for the L p-norms of the maximal functions of martinglaes.
设 2 ≤ p<∞ ,(fn)是一个鞅 ,利用P(｜fn｜>λ‖T(fn)‖∞)型的概率指数界 ,其中 ,T是作用在鞅上的拟线性算子 ,本文估计了鞅的极大函数的Lp_范数的上界。
4) maximum-entropy function
极大熵函数
1.
The maximum-entropy functions are used to transform the unconstrained Min-Max-Min problem into differentiable problem.
研究了一类由连续可微函数构成的无约束M in-M ax-M in问题的数值求解方法,且通过构造目标函数的极大熵函数将其转化为无约束优化问题,并建立了基本算法,给出了数值算例,表明算法是可靠和有效的。
2.
The maximum-entropy function of discrete maximum problem and the maximum-entropy function of continuous maximum problem and the penalty function are used to transform the continuous constrained minimax problem into unconstrained differentiable problem.
利用离散型极大熵函数和连续型极大熵函数以及罚函数将带约束连续型minimax问题转化为无约束可微优化问题,建立了基本算法,给出了数值算例,表明算法是可靠和有效的。
3.
Based on the penalty function methods and the idea of the maximum-entropy function,the paper introduces the transformation of this problem into unconstrained differentiable optimization one and the construction of the interval extensions of the maximum-entropy functions.
利用罚函数法和极大熵函数思想将问题转化为无约束可微优化问题,构造了极大熵函数的区间扩张并证明了它的收敛性,给出了无解区域删除原则,建立了区间极大熵算法,理论证明和实例计算表明算法是可靠和有效的。
5) maximum entropy function
极大熵函数
1.
This problem can be converted into an unconstrained optimized differential by means of maximum entropy function and penalty function.
利用极大熵函数和罚函数将问题转化为无约束可微优化问题,借助广义Krawczyk-Hansen算子建立了约束函数的区间迭代;讨论了极大熵函数和罚函数的区间扩张,证明了收敛性等性质,给出了无解区域删除原则,建立了区间极大熵算法。
2.
Firstly, a nonlinear programming problem with multiple constraints can be converted into a programming problem with single constraint via maximum entropy function.
先引入极大熵函数,将多个约束的非线性规划问题,转化为只含一个约束的规划问题。
6) maximum function
极大值函数
1.
Some Properties of a Smoothing Approximation for Maximum Function;
极大值函数的一类光滑逼近函数的性质研究
2.
By using entropy function of maximum function, we present an algorithm and give it s proof of convergence.
基于极大值函数的极大熵,给出求解半无限规划问题可行解的一个有效算法,在一定的假设下,证明了算法的收敛性。
补充资料：极大函数
又称哈代-李特尔伍德极大函数,由已知函数经一定运算（取平均）后取极大值所定义的函数，是由英国数学家G.H.哈代、J.E.李特尔伍德于20世纪30年代研究傅里叶级数时引进的。极大函数算子M是指将函数?? 映为它的极大函数M??的算子。设??(x)是Rn中的局部可积函数，那么称下面的(M??)(x)为??的极大函数：,式中B(x,r)是以x为心、r为半径的球，|B(x,r)|是球的体积,表示对r取上确界。可证明,极大函数(M??)(x)是几乎处处取有限值的，只要；而且,式中A是常数，仅与p，n有关。
从极大函数的定义可知,(M??)(x)≥｜??(x)｜几乎处处成立。另一方面，只??,那么仍有。这说明， 极大函数(M??)(x)虽比｜??｜本身要大,但又"不太大"。正是这个重要性质,使得极大函数(M??)(x)能有效地控制那些在lp上有界的算子,最后可以通过函数本身的大小达到估计算子的目的。
极大函数的研究对分析数学的发展起了很大作用，近年来又有许多推广，并应用到数学的其他分支中去。
从极大函数的定义可知,(M??)(x)≥｜??(x)｜几乎处处成立。另一方面，只??,那么仍有。这说明， 极大函数(M??)(x)虽比｜??｜本身要大,但又"不太大"。正是这个重要性质,使得极大函数(M??)(x)能有效地控制那些在lp上有界的算子,最后可以通过函数本身的大小达到估计算子的目的。
极大函数的研究对分析数学的发展起了很大作用，近年来又有许多推广，并应用到数学的其他分支中去。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条