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设ψ为R上的一个复值连续映射,满足: ψ(x+y)=ψ(x)ψ(y)且|ψ(x)|=1(x,y∈R) 试证:存在λ∈R,使ψ(x)=eiλx(x∈ R)
设ψ为R上的一个复值连续映射,满足:
ψ(x+y)=ψ(x)ψ(y)且|ψ(x)|=1(x,y∈R)
试证:存在λ∈R,使ψ(x)=eiλx(x∈ R)
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设ψ为R上的一个复值连续映射,满足:
ψ(x+y)=ψ(x)ψ(y)且|ψ(x)|=1(x,y∈R)
试证:存在λ∈R,使ψ(x)=eiλx(x∈ R)
A.若目标函数的海森矩阵H(X)对应的行列式的顺序主子式的值都小于零,则此海森矩阵H(X)为正定矩阵
B.牛顿法寻优时的搜索方向是向量表示的方向
C.利用复合形法进行优化设计时,每一轮迭代中求出的映射点只要满足可行性条件就可以作为一个寻优点
D.机械优化设计中的可行域必须是一个有界的闭域。
设X是K上的赋范线性空间,S={x∈X:‖x‖≤1}。设g:S→K是一个映射,使得
g(kx+y)=kg(z)+g(y), (4)
其中x,y和kx+y属于S,k在中。证明g能唯一地延拓到X上的线性泛函f。再证明f是连续的当且仅当g是连续的。
设X是完备距离空间,是X上连续复值函数的集合。证明或者(i)存在
X的稠密子集D使得
或者(ii)存在X中非空开球U使得
设X是实线性空间。对X中所有x,y和r≥0,P:满足
p(x+y)≤P(x)+P(y),P(rx)=rp(x)
设Y是X的子空间,g:是线性映射使得对所有y∈Y有
g(y)≤p(y)
设
a∈X,, Z=span{Y,a},
α=sup{g(y)-P(y-a):y∈Y},
h(y+ta)=g(y)+tα, y∈Y,
证明这就定义了线性映射h:使得
h|Y=g且对所有z∈Z有h(z)≤p(z)
试证明:
设f(x),g(x)是[0,∞)上正值可测函数,且对任意的a>0,f∈L([0,a]),g∈L([0,a]).若有
,
,
则存在充分大的值r,使得对满足0≤s≤r的s,均有
.
设X是连通的拓扑空间,C*(X)是X上连续复函数之集,是C*(X)中的一个等度连续函数之集.若对某个x0∈X,复数集{f(x0):f∈
}有界,证明对每个x∈X,{f(x):f∈
}都是有界的.
令S为一离散无记忆信源,其样本空间为A,熵为H。令R<H,设Ln为An的一个子集,并且满足条件:
|Ln|≤2Rn,n=1,2,…
求证:
设φ(t),ψ(t),α(t)都是在a≤t≤b上的有界变差函数而且无相同的不连续点.又设c是a,b间的任意一个值.再定义
于是我们有下列不等式
A.A的任意m个列向量必线性无关
B.A的任意一个m阶子式不等于零
C.若矩阵B满足BA=0,则B=0
D.A通过行初等变更,必可以化为(Em,0)的形式
设H为复Hilbert空间,W为所有BL(H)中自伴算子之集,W1为BL(H)中所有酉算子B之集使得。若A∈W,记
U(A)=(A-iI)(A+iI)1
求证:U为从W到W1的一一映射,其逆由下式给出:
U-1(B)=i(I+B)(I-B)-1, B∈W1
[U(A)被称为A的Cayley变换。]