几类算子

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几类混合单调算子方程解存在的唯一性定理

几类混合单调算子方程解存在的唯一性定理


S v r 1T p s o i e o o o e O e a o q a in n n e e s T e r m E i t e e a y e f M x d M n tn p r t r E u t s a d U i u n s h o e x o q SS

类 几
混 △
么 令 L = u,) y A ,n 则 必 有 u V - 使 x A( nL : u , V, ) 叶∈D
L = ( x D中的解。 xAx ) ,在
L n Au,) v l ( ,) u 1 ( nL n A vu 。因此可构造无穷序列: + = v, + = n
注 1若 A u )A : ( v u且 L I则我们可得增算子 : =, A的不动点定理 注 2 若 A(v: v L I则我们可得减算子 : u )A 且 = ,


性 _ — —



L o u u …s …s L n … L l L 。 A的不动点定理 u5L l n ≤L V V v () 2 定 理 22 设 E是 实 B nc aah空 间 , P是 E 中的 u u L n … …s V … V 。 I u D l ≤ ≤V ( 正规锥 存在 u’ ∈E使得 u vD [ ,]混 合单 3 ) o0 V o o =u v , , oo 由引理知 O m M 存在 , << 使得: 调算子 A : ×E- E - E满足: -  ̄
徐 洁 陈婷 婷 。
Xu i Ch n Ti tng Je e ng i
(. 1江西电力职业技术学院, 江西 南昌 30 3 ; . 30 2 2南昌大学, 江西 南昌 30 3) 301

《几类内部具有不连续性的微分算子耗散性及特征值关于问题依赖性的研究》范文

《几类内部具有不连续性的微分算子耗散性及特征值关于问题依赖性的研究》范文

《几类内部具有不连续性的微分算子耗散性及特征值关于问题依赖性的研究》篇一摘要:本文旨在研究几类内部具有不连续性的微分算子的耗散性及其特征值对问题的依赖性。

首先,我们将介绍微分算子的基本概念和耗散性的定义。

然后,我们将探讨不连续性对微分算子耗散性和特征值的影响,并分析这些影响在具体问题中的应用。

最后,我们将通过实例分析来验证我们的理论结果。

一、引言微分算子在物理学、工程学和数学等领域有着广泛的应用。

然而,当微分算子在内部具有不连续性时,其性质会发生显著变化。

这类不连续性可能导致算子的耗散性发生变化,进而影响其特征值。

因此,研究具有不连续性的微分算子的耗散性及特征值对问题的依赖性具有重要意义。

二、微分算子的基本概念及耗散性的定义微分算子是一种线性算子,用于描述函数的空间变化。

在许多物理和工程问题中,微分算子被用来描述系统的动态行为。

耗散性是描述系统能量随时间变化的一个概念,对于微分算子而言,耗散性表现为系统在某种扰动下的能量衰减。

三、不连续性对微分算子耗散性的影响当微分算子内部存在不连续性时,其耗散性将发生变化。

这种变化可能表现为系统在受到扰动后的能量衰减速度发生变化,或者系统出现新的稳定状态。

我们将通过理论分析和实例验证来探讨这种变化的具体形式和影响因素。

四、不连续性对微分算子特征值的影响特征值是描述微分算子性质的重要参数。

当微分算子内部存在不连续性时,其特征值也将发生变化。

我们将分析这种变化的具体形式和影响因素,并探讨特征值变化对问题解的影响。

此外,我们还将研究如何通过调整不连续性的程度来控制特征值的变化,以实现问题的有效求解。

五、实例分析为了验证我们的理论结果,我们将通过具体实例进行分析。

这些实例将涉及具有不连续性的微分算子在不同领域的应用,如物理学中的波动方程、工程学中的结构振动问题等。

我们将通过数值模拟和实验结果来验证我们的理论结果,并探讨如何将理论应用于实际问题中。

六、结论本文研究了几类内部具有不连续性的微分算子的耗散性及特征值对问题的依赖性。

算子和变换

算子和变换

算子和变换1. 算子的概念在计算机科学中,算子是指对数据进行处理和操作的一种函数或操作符。

它是一种数学上的抽象概念,用于描述对数据进行转换、过滤、合并等操作的方法。

算子可以应用于各种数据类型,包括数字、字符串、集合等。

算子通常用于函数式编程和数据流处理领域,它们可以作为函数的参数或返回值,以实现更加灵活和可组合的代码逻辑。

通过使用算子,我们可以将复杂的问题拆分为简单的操作,并通过组合这些操作来解决问题。

2. 常见的算子类型2.1 转换算子转换算子是指将一个数据流转换为另一个数据流的操作。

常见的转换算子包括映射(map)、过滤(filter)、扁平化(flatMap)等。

•映射算子(map):将输入流中的每个元素通过指定的函数进行映射,并返回一个新的流。

•过滤算子(filter):根据指定条件过滤输入流中的元素,并返回满足条件的元素组成的新流。

•扁平化算子(flatMap):将输入流中每个元素通过指定函数映射为一个或多个元素,并将所有元素组成的新流作为输出。

2.2 聚合算子聚合算子是指将多个元素合并为一个元素的操作。

常见的聚合算子包括求和(sum)、求平均值(average)、最大值(max)、最小值(min)等。

•求和算子(sum):将输入流中的所有元素进行求和,并返回结果。

•求平均值算子(average):将输入流中的所有元素进行求和,并计算平均值。

•最大值算子(max):返回输入流中的最大值。

•最小值算子(min):返回输入流中的最小值。

2.3 合并算子合并算子是指将多个数据流合并为一个数据流的操作。

常见的合并算子包括连接(concat)、合并(merge)、压缩(zip)等。

•连接算子(concat):将多个输入流按顺序连接起来,形成一个新的输出流。

•合并算子(merge):将多个输入流按顺序交错地合并起来,形成一个新的输出流。

•压缩算子(zip):将多个输入流中对应位置上的元素组合成一个元组,形成一个新的输出流。

关于几类微分算子积的自伴性研究

关于几类微分算子积的自伴性研究

关于几类微分算子积的自伴性研究常微分算子理论给微分方程、经典物理学、现代物理学等其它学科提供了统一的理论框架,是常微分方程、泛函分析、空间理论及算子理论等理论和方法于一体的综合性、边缘性的数学分支。

其研究领域主要包括微分算子的谱分析、自伴扩张、亏指数理论、特征函数的完备性,以及反问题等许多重要分支,内容丰富。

常微分算子理论的研究最早在十九世纪初随着固体传热的数学模型问题和由求各类经典数学物理定解问题而产生的。

微分算子的自伴问题是微分算子理论的重要组成部分,受到广大国内外学者的普遍关注。

此前对微分算子的积算子自伴的研究主要集中于由同一个对称微分算式生成的两个或多个微分算子积的自伴问题上,取得了一些成果。

本文在他们研究成果的基础上利用自伴算子的基本理论及矩阵运算,研究了由不同微分算式生成的微分算子积的自伴性。

首先讨论了由不同的两个四阶微分算式生成的两个微分算子积的自伴问题,其次讨论了一个四阶微分算式和一个二阶微分算式生成的微分算子积的自伴问题,并且得到了积算子自伴的充分必要条件。

全文共分为四章。

第一章:引言和预备知识部分,主要是关于微分算子的积算子自伴的研究情况和对称微分算子的一些基本知识。

第二章:讨论由两个不同四阶微分算式D<sup>4</sup> + D<sup>2</sup> + qi (t )(i = 1,2)( D= d/dt, t∈I [ a , b])这里= dt∈=所生成算子的积算子自伴问题,得到积算子对称时系数满足的条件、积算子是自伴的充分必要条件及系数相同时积算子自伴的充分必要条件。

第三章:讨论由两个不同的对称微分算式D<sup>4</sup> + D<sup>2</sup> + q<sub>1</sub> (t )和D<sup>4</sup> + q<sub>2</sub> (t )(这里D = d/dt,t∈I =[ a , b])生成算子的积算子自伴问题,并得到了积算子对称时系数应满足的条件和积算子自伴的充分必要条件。

halcon提取圆的算子

halcon提取圆的算子

halcon提取圆的算子摘要:1.引言2.什么是Halcon3.Halcon提取圆的算子介绍4.算子的使用方法5.总结正文:Halcon是一种常用的机器视觉开发软件,它提供了丰富的图像处理和分析功能。

在Halcon中,提取圆是一种常见的图像处理任务,可以用于检测圆形物体或者进行圆形特征的分析。

为了实现这一功能,Halcon提供了一些专门的算子,下面我们将详细介绍这些算子。

一、什么是HalconHalcon是由德国MvTec公司开发的一款高性能的机器视觉软件,广泛应用于工业自动化、医疗影像、交通运输、物流等领域。

Halcon支持多种操作系统,如Windows、Linux和VxWorks等,并提供了丰富的图像处理功能,包括图像读取、显示、滤波、增强、分割、识别等。

二、Halcon提取圆的算子介绍在Halcon中,有多个算子可以用于提取圆,这些算子主要分为以下几类:1.基于边缘检测的圆提取算子:如Circle_Edge_Detect、Circle_Hough等。

这类算子首先检测图像中的边缘,然后根据边缘的分布和特性来识别圆。

2.基于拉普拉斯变换的圆提取算子:如Circle_Laplace、Circle_Laplace_Bright等。

这类算子利用拉普拉斯变换将图像中的圆特征提取出来,从而实现圆的检测。

3.基于霍夫变换的圆提取算子:如Circle_Hough、Circle_Hough_Radial 等。

这类算子利用霍夫变换在图像中寻找圆的边缘,从而实现圆的检测。

4.基于梯度幅值和方向的圆提取算子:如Circle_Gradient、Circle_Gradient_Dir等。

这类算子根据图像中像素点的梯度幅值和方向来判断其是否为圆的一部分。

三、算子的使用方法以Circle_Edge_Detect算子为例,介绍如何使用这些算子提取圆:1.打开Halcon软件,导入待处理的图像。

2.在图像处理工作区,选择算子Circle_Edge_Detect。

Halcon十九类算子汇总

Halcon十九类算子汇总

HALCON算子一Classification1.1 Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。

2.classify_class_gmm通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类。

3. clear_all_class_gmm清除所有高斯混合模型。

4. clear_class_gmm清除一个高斯混合模型。

5. clear_samples_class_gmm清除一个高斯混合模型的训练数据。

6. create_class_gmm为分类创建一个高斯混合模型。

7.evaluate_class_gmm通过一个高斯混合模型评价一个特征向量。

8. get_params_class_gmm返回一个高斯混合模型的参数。

9. get_prep_info_class_gmm计算一个高斯混合模型的预处理特征向量的信息内容。

10. get_sample_class_gmm从一个高斯混合模型的训练数据返回训练样本。

11. get_sample_num_class_gmm返回存储在一个高斯混合模型的训练数据中的训练样本的数量。

12. read_class_gmm从一个文件中读取一个高斯混合模型。

13. read_samples_class_gmm从一个文件中读取一个高斯混合模型的训练数据。

14. train_class_gmm训练一个高斯混合模型。

15. write_class_gmm向文件中写入一个高斯混合模型。

16. write_samples_class_gmm向文件中写入一个高斯混合模型的训练数据。

1.2 Hyperboxes1. clear_sampset释放一个数据集的内存。

2. close_all_class_box清除所有分类器。

3. close_class_box清除分类器。

4. create_class_box创建一个新的分类器。

算子代数的分类

算子代数的分类

算子代数的分类算子代数学是一门探讨操作、特征和结构之间关系的数学分支。

它分为两个大类,代数算子代数和几何算子代数。

本文介绍了代数算子代数的分类,包括抽象代数算子和有限维算子代数等。

一、抽象代数算子代数抽象代数算子代数是研究算子代数结构与性质而不考虑具体元素的一种数学。

此类算子代数状态下,算子是一个未知的集合,给定一组条件,研究它们之间的关系和结构。

抽象代数算子代数的结构一般是复杂的,其结构关系有时也非常复杂。

抽象代数算子代数有两个主要的分支:抽象线性算子代数和抽象非线性算子代数。

抽象线性算子代数是研究满足线性相关性的算子代数。

它通常分为两个分支:有限维线性算子代数和无限维线性算子代数。

抽象非线性算子代数指的是研究满足非线性关系的算子代数。

它也可以分为有限维和无限维的分支。

二、有限维算子代数有限维算子代数是研究矩阵空间的阶为有限的算子代数。

它是研究抽象代数算子代数的一种细分。

有限维算子代数的研究方法主要有两种,一是基于矩阵的方法,二是基于算子的方法。

基于矩阵的方法是指从矩阵原理出发,分析矩阵之间的联系。

基于算子的方法是指从算子角度出发,分析算子之间的联系。

有限维算子代数可以分为四类:数值算子代数、线性算子代数、多项式算子代数和微分算子代数。

数值算子代数是指从标量到矩阵的算子代数;线性算子代数是指只包括线性函数的算子代数;多项式算子代数是指只包括多项式的算子代数;微分算子代数是指只包括微分的算子代数。

三、无限维算子代数无限维算子代数是研究空间阶无限的算子代数。

它主要通过极限来研究无限维的算子代数结构,具体有几类:抽象无限维算子代数、常微分算子代数、哈密顿算子代数、拉格朗日算子代数等。

抽象无限维算子代数是指研究超出有限维空间的算子结构的算子代数。

它是抽象代数算子代数的一种衍生形式,主要是研究无限维空间中的算子的特点。

常微分算子代数是指不仅研究常微分算子,而且是研究常微分算子在整个无限空间中的算子代数结构。

人工智能控制技术课件:模糊控制

人工智能控制技术课件:模糊控制
直接输出精确控制,不再反模糊化。
模糊集合


模糊控制是以模糊集合论作为数学基础。经典集合一般指具有某种属性的、确定的、
彼此间可以区别的事物的全体。事物的含义是广泛的,可以是具体元素也可以是抽象
概念。在经典集合论中,一个事物要么属于该集合,要么不属于该集合,两者必居其一,
没有模棱两可的情况。这表明经典集合论所表达概念的内涵和外延都必须是明确的。
1000
1000
9992
9820
的隶属度 1 =
= 1,其余为: 2 =
= 0.9992, 3 =
=
1000
1000
1000
9980
9910
0.982, 4 =
= 0.998, 5 =
= 0.991,整体模糊集可表示为:
1000
1000
1
0.9992
0.982
0.998
《人工智能控制技术》
模糊控制
模糊空基本原理
模糊控制是建立在模糊数学的基础上,模糊数学是研究和处理模糊性现
象的一种数学理论和方法。在生产实践、科学实验以及日常生活中,人
们经常会遇到模糊概念(或现象)。例如,大与小、轻与重、快与慢、动与
静、深与浅、美与丑等都包含着一定的模糊概念。随着科学技术的发展,
度是2 ,依此类推,式中“+”不是常规意义的加号,在模糊集中
一般表示“与”的关系。连续模糊集合的表达式为:A =
‫)( ׬‬/其中“‫” ׬‬和“/”符号也不是一般意义的数学符号,
在模糊集中表示“构成”和“隶属”。
模糊集合
假设论域U = {管段1,管段2,管段3,管段4,管段5},传感器采
1+|
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由条件得
0 Tv , v Tx Ty, x y
| |2 Tx , x Ty , y Tx , y Ty , x Tx , y Ty , x

(4)
i ,则 i ,此时由(4)式
(5)
Tx , y Ty , x 0
又若令
二 自伴算子、酉算子和正常算子的性质
引理1 设 T 为复内积空间 X上有界线性算 子,那么T 0 的充要条件为对一切 x X ,有
Tx, x 0
证明
(3)
若 T 0,显然有 Tx, x 0 ;
反之,如果(3)式对一切 x X 成立,对 任意 x, y X 及数 ,令 v x y ,由
U 是保范算子,即对任意 xX,有
U
证明 (1)由酉算子定义,有
|| Ux || Ux ,Ux x ,U Ux x , x || x ||
2 *
2
(2) 由(1)立即可得. (3) 因 U 为一一到上,故 U 1 也一一到上,
1 * ** 1 1 ( U ) U U ( U ) ,所以 并且由于 1 U 仍为酉算子. (4) 因 U 及 V 为酉算子,故为一一到上 映射,所以 U V 仍为一一到上映射,且


由自伴算子定义可知,若 T1 和 T 2 是 X上的 两个自伴算子,则 T1 T 2 也是自伴算子. 并且 有下列定理 定理2 设 T1 和 T2是Hilbert空间 X上两个自 伴算子,则 T1 T 2 自伴的充要条件为 T1 T2 T2 T1. 证明 由共轭算子性质,
(T1 T2 ) T2 T T2 T1 ,
Tx , x x , Tx Tx , x ,
因此 Tx , x 是实数; 反之,如果对所有 x X , Tx , x 都为实数,则
Tx , x Tx , x x , T x T x , x ,
所以 (T T ) x , x 0 . 由引理1,T T * , 即 T 自伴算子,证毕.
* *
*
* n
* AA I . 故 A 为酉算子.证毕. 同理可证
定理4中的(1)的逆命题不一定成立, 即保范算子不一定为酉算子. 例1 设 X l 2,T为 l 2 中如下定义的
2 ( , , , ) l 算子,对任何 1 2 3 ,令
T (1 , 2 , 3 ,) (0, 1 , 2 ,).
1 ,则由(4)式
Tx , y Ty , x 0
(6)
将(5)式与(6)式相加,得到 Tx , y 0 , 由于x, y是 X 中的任意向量,所以 T 0 . 定理1 设 T 为复Hilbert空间 X 上有界 有界线性算子,则 T为自伴算子的充要条件 为对一切 x X , Tx , x 是实数. 证明 若T为自伴算子,则对所有 x X,有
T A iB 为算子 T 的笛卡尔分解.
定理6
设 T 为复Hilbert空间 X上有界
有界线性算子, A iB 为 T 的笛卡尔分解, 则 T 是正常算子的充要条件为 AB BA . 证明 所以 因
T * ( A iB )* A* iB* A iB, TT ( A iB)( A iB) A B iAB iBA,
即 T T .所以 T是酉算子.证毕.
*
1
下面介绍正常算子的一些基本性质. 设 T 是复 Hilbert 空间 X 上的有界算子,令
T T T T A ,B 2 2i
*
*
容易证明 A 和 B 是自伴算子,并且有 T A iB 称 A 和 B分别为算子 T 的实部和虚部,并称
但 T n 自伴,故 lim Tn* T ,因此由极限的唯 一性,有 T * T .证毕. 上述三个定理是研究自伴算子,特别是 研究自伴算子谱理论的基础.
n
定理4 设 U 及 V 是Hilbert空间 X 上两个 酉算子,则 (1)
||U x|||| x||; (2) 当 X {0} 时, ||U ||1 ; (3) U 1 是酉算子; (4) UV 是酉算子; (5) 若 U n , n 1, 2,是 X 上一列酉算子, 且{U n } 收敛于有界算子 A,则 A也为酉算子.
|| T * x ||2 T * x , T * x TT * x , x T *Tx , x Tx , Tx || Tx ||2
所以 || T x |||| Tx || .
*
* x X || T x |||| Tx ||,则 充分性:若对任何 ,有
(T *T TT * ) x , x T *Tx , x TT * x , x
X
反之,若(2)式成立,则 T 为 X 上的酉算子. 所以 T 为酉算子的充要条件是(2)式成立. 又由(2)式知,酉算子必为正常算子,但 正常算子不一定是酉算子. 例如 T 2iI ,则 T * 2iI ,所以
TT * T *T 4 I,即 T 是正常算子,但显然
T 不是自伴算子和酉算子.
对一的,并且对任何 x X ,有
T Tx, x Tx, Tx x, x ,
*
* 所以 (T T I ) x , x 0 .由引理1, T T I.
*
又因 T 是映射到 X上的,故 T 1 在全空间 X 上有定义,由于 T T I,所以 T TT T .
* * 1 1
1 T 为 X 上的酉算子. T * T ,则称
当 T 是自伴算子时,由 T * 的定义, 对一切 x, y 1)
显然自伴算子必为正常算子. 但正常算子不 一定是自伴算子. 又由酉算子的定义,则有
T T TT I
* *
(2)
其中 I为 X 上恒等算子;
* 2 2
T *T ( A iB)( A iB) A2 B 2 iBA iAB,
因此, T *T TT * 的充要条件为
BA AB BA AB
即 AB BA .证毕. 定理7 设 T 为复Hilbert空间 X上有界 有界线性算子,则 T 是正常算子的充要条件 为对任何 x X ,有 || T * x |||| Tx ||. 证明 必要性:若 T*T TT* ,则对任何 x X ,有
(U V ) V U V U
* * *
1
1
(U V )
1
所以 U V 仍为酉算子. (5)当 n 时,因 U n A , 所以
|| U n A |||| U n A || 0
* *
U Un I . 即 U n A , 因此 A A lim n
|| Tx || || T x || 0
2 * 2
由引理1, T*T TT*,即 T是 X上正常算子.
显然 T 是 l 2 到 l 2中的线性算子,并且
|| T (1 , 2 , 3 ,) ||2 | i |2 ||(1 , 2 ,) ||2 .
i 1

X
所以 T 是保范算子.但 T 的像为 l 2 中第一个 坐标为0的向量全体.故 T 不映射到上,因此 不是酉算子.称 T 为 l 2 上单向移位算子. 定理5 设 T 为复Hilbert空间 X上 有界线性算子,那么 T 是酉算子的充要条件 为 T 是映射到上的保范算子. 证明 由定理4,只要证明充分性即可. 设 T 为 X 到 X 上的保范算子,所以 T 是一
§9.5 自伴算子、酉算子和正常算子 主要内容
1.自伴算子、酉算子和正常算子的定义 2.自伴算子、酉算子和正常算子的性质
一 自伴算子、酉算子和正常算子的定义
定义1 设 T 为Hilbert空间 X 到 X 中的 有界线性算子,若 T T ,则称 T 为 X上的
*
自伴算子;若 TT * T *T ,则称 T 为 X 上的 正常算子;若 T 是 X 到 X 的一对一映射,且
* * * 1
T1 T 2 自伴的充要条件为 T1 T2 T2 T1 . 所以,
定理3 设 {Tn } 是空间 X上一列自伴算子, 并且 lim Tn T,那么 T 仍为 X上自伴算子.
n
证明
因 || Tn T || 0(n ) ,由于
n
|| (Tn T )* |||| Tn T || ,所以 lim Tn* T * ,
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