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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
一个新的Hilbert型不等式   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过估算权函数,引入参数,建立一种新的含参数且具有最佳常数因子的Hilbert型积分不等式,并给出了两种最佳推广及其相应的等价式.  相似文献   

2.
文章在区间(a,∞)上,定义一个带参数的核为1/(x+y)λ的Hilbert型奇异积分算子T,研究它的有界性问题并求出其范数;作为应用,还考虑其涉及内积的等价形式.  相似文献   

3.
应用权函数方法,给出一个带有无理式的Hilbert型积分不等式,同时给出它的逆和等价形式,推广的一般形式以及其等价形式.  相似文献   

4.
利用改进的Euler—Maclaurin求和公式,建立了一个新的Hardy—Hilbert型不等式:设p〉1,1/p+1/q=1,a≥1/2.an,bn≥0,满足0〈∞∑n=0an^p〈∞及0〈∞∑n=0bn^q〈∞,则有 ∞∑n=0∞∑m=0{ln(m+a/n+a)/m-n}^2ambn〈{∞∑n=0k(q)an^p)^q/p{∞∑n=0k(p)bn^q}^1/q, 其中k(r)=∞∑n=02(n+1)[1/(n-1/r+1)^3+1/(n+1/r+1)^3],r=p,q. 特别,当1〈p≤2且1/2≤a≤1时有 ∞∑n=0∞∑m=0{ln(m+a/n+a)/m-n}^2ambn〈[k^1/q(p)k^1/p(q)]{∞∑n=0an^p}^1/p{∞∑n=0bn^q}^1/q, 这里,常数因子k^1/q(p)k^1/p(q)是最佳值.  相似文献   

5.
应用权系数的方法及参量化思想,建立了一个具有最佳常数因子的、半离散且非齐次核逆向的Hilbert型不等式,并考虑它的含有两个参数的最佳推广式及其等价式.  相似文献   

6.
通过估算权函数,引入参数,建立一种新的含参数且具有最佳常数因子的Hilbert型积分不等式,并给出了两种最佳推广及其相应的等价式.  相似文献   

7.
通过对权函数的估算,应用实分析的技巧,建立了一个零齐次核的Hilbert型积分不等式及其等价形式.有最佳常数因子.同时给出其逆向不等式.  相似文献   

8.
一个新Hilbert型积分不等式   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过引入权函数的方法,利用Beta函数和带权的Hlder不等式,建立了一个新Hilbert型积分不等式及其等价形式,并证明了其常数因子是最佳值.  相似文献   

9.
利用改进的Euler-Maclaurin求和公式以估算权系数的方法,建立了一个较为精密的Hilbert型不等式,作为应用考虑了它的等价式.  相似文献   

10.
对带有参数p,q,α,b,t,α的Hilbert积分不等式进行了更深一步的推广,得到一些全新的不等式.  相似文献   

11.
一个半离散且正数齐次核逆向的Hilbert型不等式   总被引:1,自引:1,他引:0  
应用权系数的方法及参量化思想,建立一个具有最佳常数因子的、半离散且正数齐次核逆向的Hil-bert型不等式,并考虑了它的引入多参数的等价式.  相似文献   

12.
以Hilbert不等式为代表的双线型不等式是分析学的重要不等式.近代。由于改进了权系数方法及引入独立参量,使该类不等式的推广应用研究得到深入发展.该文通过引入参数及估算权系数,建立了一个核为-4λ齐次的Hil—bert型积分不等式。同时给出了相应的等价形式及一些特殊结果.  相似文献   

13.
通过引入权函数,应用实分析的方法,建立了一个具有最佳常数因子的核为零齐次的Hilbert型积分不等式,并考虑了其等价式及逆式.  相似文献   

14.
该文给出了一个新的零齐次核的Hilbert型积分不等式及其等价形式,同时证明了常数因子的最佳性.  相似文献   

15.
应用权函数,给出一个新的含有两对共轭指数的有最佳常数因子的Hilbert型积分不等式的最佳推广.同时给出相应的等价形式.  相似文献   

16.
引入2对共轭指数,应用权函数给出一个新的有最佳常数因子的Hilbert型积分不等式.  相似文献   

17.
给出了一个新的非齐次核的Hilbert型积分不等式及其等价形式,同时证明了常数因子的最佳性.  相似文献   

18.
一个重要的“母”函数不等式   总被引:7,自引:0,他引:7  
主要提出一个新的函数不等式,并由它了一系列不同类型的函数不等式。  相似文献   

19.
应用权系数方法给出Hilbert型无穷级数的一个带有最佳常数的新的不等式,同时给出一些应用.  相似文献   

20.
定义了n元的对数幂平均,运用凸函数方法证明了对数幂平均不等式,并研究了它和n元幂平均的关系,得到了一些不等式。  相似文献   

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