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  • 简介:设X是一个实Banach空间,X*为其对偶空间,G是X的开、有界子集.T:D(T)(属于)X→2^x是m-增生算子,C:D(T)→X是有界算子.分别在C(T+I)-1非扩张与C(λT+I)-1紧的情况下,利用凝聚映射的度理论,考虑了方程0∈-R(T+C)的可解性问题.定理4中在边界条件只为(I-(T+C))(D(T)∩(э)G)(∪)(^-G)的情况下用L-S度理论考虑了方程0∈-(T+C)(D(T)∩G)的可解性问题.这些定理推广了一些已有结果.

  • 标签: M-增生算子 凝聚映射 严格集压缩映射 凝聚映射同伦
  • 简介:受非线性增生映射值域的扰动定理的启发,研究了非线性边值问题(@)在L^p(Ω),1<p<+∞中解的存在。(@){-∑^Ni,j=1σ/σxi(ai,jσu/σxj)+∑^Ni=1bσu/σxi+g(x,u)=fa.e.inΩ,-σu/σna∈βx(u(x))a.e.onΓ其中f∈L^p(Ω),1<p<+∞给定,g:Ω×R→满足Caratheodory条件。本文把Gupta和Hass所研究的非线性方程加以推广,即在方程中增加了∑^Ni=1bσu/σxi这一项,并把解的存在的讨论由L^2(Ω)空间推广到L^p(Ω),1<p<+∞空间中。

  • 标签: 增生映射 非线性方程 椭圆边值问题 存在性
  • 简介:在2-一致光滑的Banach空间中,引入一种新的迭代算法研究非膨胀映象的不动点集与α-逆强增生算子的变分不等式解集的公共元素,并获得了迭代算法的强收敛定理.而且应用这些结果考虑了非膨胀映象和严格伪压缩映象公共不动点的收敛性问题.

  • 标签: 变分不等式 非膨胀映象 α-逆强增生算子 2-致光滑 严格伪压缩映象
  • 简介:设Z为实一致光滑Banach空间,T:Z→Z为强增生映射,文章提出了新的带误差的三重迭代序列,并证明了带误差的三重迭代序列强收敛到方程Tx=f的唯一解,(带误差的)Mann迭代和(带误差的)Ishikawa迭代均可作为其特例.此外,相关结果也讨论了关于强伪压缩映射不动点的三重迭代逼近问题.

  • 标签: 三重迭代 强增生映射 强伪压缩映射 非线性增生算子 收敛性 误差
  • 简介:利用连续线性泛函满足的某些条件,给出了关于m-增生、奇算子的一些映射结果,这些结果是对已有文献中相应结果的改进.其中第二节中考虑了算子的奇,运用Borsuk定理得出了m一增生、奇算子的映射定理;在第三节中讨论了凝聚映射的相应结果.

  • 标签: M-增生算子 奇算子 凝聚映射 紧映射 度理论
  • 简介:采用薄膜分散法,以司盘类非离子表面活性剂和胆固醇为主要原料,制备抗肿瘤药物5-氟尿嘧啶(5-FU)类脂泡.以包封率为考察指标,对可能影响包封的各种实验条件进行优化.实验表明:药物浓度为1.0g/L,Span20与胆固醇比例为4∶3,50℃超声30min,所制得的5-FU类脂泡的包封率可达40%以上.透射电镜照片显示所制得的类脂泡为球形单室结构,测得平均粒径为393nm,且分布较均匀,表明制得的泡粒径符合注射给药的要求.

  • 标签: 5-氟尿嘧啶 类脂囊泡 非离子表面活性剂 胆固醇 包封率
  • 简介:利用范数假设条件给出了带扰动的m一增生算子的一些映射定理.其结果是:B+D  R(T+C)并且int(B+D) R(T+C)的类型.其中B、D是实Banach空间X的子集,算子T:X D(T)→2~X至少是m一增生的,扰动算子C:X D(C)→X至少是紧、demi一半连续或完全连续的.这些结果推广和改进了已有文献的有关结果.

  • 标签: M-增生算子 完全连续映射 demi-半连续映射 凝聚映射 一致凸空间
  • 简介:设E是任意实Banach空间,T:E→E是Lipschitz的强增生算子.证明了,带误差的Ishikawa迭代序列强收敛到方程Tx=f的唯一解.特别地,还给出了Ishikawa迭代序列的收敛率估计.另一方面,一个相关结果,讨论了E中lipschitz强伪压缩映象的不动点的带误差的Ishikawa迭代序列的收敛.

  • 标签: 实BANACH空间 Lipschitz强增生算子 Ishikawa逼近
  • 简介:首先介绍了Banach空间中的一类含H-增生算子的广义集直变分包含问题(GSVVIP)和广义预解算子方程问题(GREP),并且建立了二者的等价关系.然后分别构造了新的迭代算法来逼近(GSVVIP)的解和(GREP)的解并且证明了其解的存在以及它们的收敛结论.

  • 标签: 广义集值变分包含 广义预解算子方程 H-增生算子 迭代算法
  • 简介:介绍和研究了实q-一致光滑Banach空间中一类新的具(A,η)一增生算子的广义混合拟一似变分包含组,利用(A,η)一增生算子的预解算子技巧,证明了解的存在及由新的P步迭代算法所生成序列的收敛

  • 标签: 变分包含组 (A η)-增生算子 预解算子 迭代算法 收敛性
  • 简介:本文从复杂网络理论出发,在分析原有乳腺癌易感基因数据的基础上,综合统计分析易感基因彼此之间的关联与乳腺癌疾病之间的关系,并以此构建乳腺癌致病基因蛋白质网络.通过计算和研究网络度,聚类系数等指标发现,此网络具有高度聚集,即少数核心节点控制着整个网络结构的稳定性.这将为进一步研究和发现乳腺癌致病基因提供新的理论依据和方法.

  • 标签: 乳腺癌 复杂网络 蛋白质网络