【摘 要】
:
线性保持问题一直是近几十年来许多学者研究的热点问题,它旨在刻画矩阵代数或算子代数上的保持某些性质,函数,集合或者关系的线性或者可加映射.在线性保持问题的研究中,刻画矩阵代数和算子代数上保持可逆元.幂等元,幂零元,零积的可加映射引起了学者的广泛关注,并取得了一系列深刻的结果.这些问题的研究实质上就是对保持一类算子方程的可加映射的研究.本文从广义逆和*偏序的概念出发,刻画了保持两类算子方程的可加映射.
论文部分内容阅读
线性保持问题一直是近几十年来许多学者研究的热点问题,它旨在刻画矩阵代数或算子代数上的保持某些性质,函数,集合或者关系的线性或者可加映射.在线性保持问题的研究中,刻画矩阵代数和算子代数上保持可逆元.幂等元,幂零元,零积的可加映射引起了学者的广泛关注,并取得了一系列深刻的结果.这些问题的研究实质上就是对保持一类算子方程的可加映射的研究.本文从广义逆和*偏序的概念出发,刻画了保持两类算子方程的可加映射.广义逆是算子理论中非常重要的概念,而内逆是广义逆理论中一个非常基础的概念.设B(X)是无限维复Banach空间X上所有有界线性算子组成的集合.第二章主要证明了B(X)上可加满射φ双向保持内逆当且仅当存在非零常数α∈{-1,1}以及有界线性或者共轭线性双射A和B使得对任意T∈B(X)都有φ(T)=αATA-1或者φ(T)=αBT*B-1.由内逆的定义可知,刻画双向保持内逆的可加满射实际上就是对双向保持算子方程ABA=A的可加满射的刻画.*偏序是矩阵代数和算子代数上的众多偏序关系之一,算子方程.A’A=A*B作为*偏序定义中的一个等式具有重要意义.设H是维数大于1的复Hilbert空间,B(H)是H上所有有界线性算子组成的集合.第三章主要证明了B(H)上的可加满射φ双向保持算子方程A*A=A*B当且仅当存在非零常数α∈C以及H上的可逆有界线性算子或者可逆有界共轭线性算子U和V使得对任意T∈B(H)都有φ(T)=αUTV,其中U是酉算子或者反酉算子.
其他文献
随着信息技术的迅速发展和应用,海量数据蕴含的巨大价值吸引了诸多研究者的关注。低秩张量填充作为一种重要的数据分析工具,已经成为计算机视觉、人工智能和优化领域研究的热点问题。其主要对部分丢失、含有噪声或异常值的数据进行填充,在图像/视频修复、信号重建、数据挖掘等方面有重要的应用。然而,现有的低秩张量填充算法存在速度慢、能够处理的规模小等问题,使得不能发挥其作用和优势。另外,在很多应用中,实际数据的先验
本文利用1980—2017年国家气象信息中心提供的全国753站逐日降水资料、NCEP/NCAR逐日再分析资料、NOAA同期驱动轨迹模式HYSPLIT资料,首先对比研究了华南前汛期8个典型涝年和7个典型旱年的低频降水特征及其与低频水汽输送的同期和时间滞后关系,给出了低频降水预测参考信号,并用HYSPLIT模式验证。在此基础上,进一步研究南半球低频环流系统及越赤道气流对华南前汛期涝旱年低频降水的影响,
随着第五代(the fifth generation,5G)移动通信在世界范围内的不断发展,5G用户渗透率不断提升,与5G相关的创新型业务也将大幅增长。无线信道作为通信系统中的传输媒介对通信性能有重大的影响。5G和未来通信的发展离不开与相应无线通信环境相吻合的信道模型的研究。由于目前信道模型的仿真并不全面,并且很少有学者对当前的主流的信道模型做出全面客观的对比分析。因此本文结合当前主流的5G信道模
动态场景下的模糊图像是物体的移动、相机的晃动和失焦引起图像的模糊伪像,从而影响人们的视觉对详细图像信息的感知,图像去模糊已经成为图像复原中关键的技术之一。如何把动态场景下拍摄的模糊图像修复成清晰的图像是十分突出待解决的问题,目前随着深度学习技术的蓬勃发展,越来越多的方法可以将动态场景下的一幅模糊的图像通过卷积神经网络得到清晰的图像。动态场景下高清晰的图像,在消费电子、安全监控等领域有宽广的应用前景
特种串联机械臂是某特种试验中搭载模型的关键机构,承担着稳固模型位置及调整位姿的重要任务。含有大量构件和运动关节的串联机械臂不可避免的会受到各种误差因素的影响,这些误差则会反映在机构末端执行器的运动上,尤其是累积性的误差,会随着机构服役周期的增加不断叠加,甚至引起精度的失效。本文针对多误差因素耦合的情况,重点考虑累积性因素,分析特种串联机械臂运动精度及可靠性对误差的响应,并进行精度的分配与可靠度的优
木质纤维素生物质细胞壁主要由多糖和芳香聚合物木质素组成,这些聚合物已经进化成复杂的复合材料,使植物细胞壁具备一定的顽固性,阻碍了木质纤维素原料的利用。生物预处理作为一种比物理预处理或化学预处理更可持续的选择,正受到越来越多的关注,然而生物降解细胞壁背后的去木质素机制还远远没有被完全了解。本文以4.5年生毛竹(Phyllostachys edulis(Carrière)J.Houz)为试验材料,通过
随着移动互联网通信技术的快速发展,新型移动网络的应用和业务越来越多,传统的尽力而为的路由算法无法满足这些新应用和业务的网络服务质量(Quality of Service,QoS)需求。近年来,软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)的出现使网络管理变得更加灵活和高效,软件定义范式被应用于网络路由中,在很大程度上改善了网络的QoS,但是,基于软件定义范式的QoS
高精度的眼底视网膜血管病变特征影像可以极大地提高疾病诊断效率,而从彩色眼底图像中制作出一张高精度的视网膜血管影像需要专业医生投入大量的时间和精力进行手工标记。手工标记错误率高、主观性强,如果采用深度学习技术进行自动标注,则既能体现标注血管的客观性,又能提高医生的工作效率。然而,视网膜数据集中有标注的眼底图像样本量的不足使深度学习模型的泛化能力较差,影响了训练及分割的效果。为此,本文研究图像生成算法
近年来,随着云计算和物联网的迅猛发展,访问控制域中的节点呈现出海量性、动态性、异构性等特点。这使得传统访问控制集中式的授权模式,管理成本和维护压力巨大。同时因为所有访问授权都依赖中心化的可信实体进行的单一权限判决,有可能存在权限判决透明度的问题。此外,当单一的决策点发生故障时,将导致整个访问控制系统停止运转,所以也存在很明显的单点失败的问题。区块链作为一种分布式的技术范式,具有去中心化、不可篡改、
铅(Pb)是对人类和野生生物最具毒性的重金属之一,它对鸟类的身体、神经和血液学临床症状产生多种负面影响。但是,铅对鸟类肠道菌群和肝脏脂质代谢的影响尚不清楚。在这项研究中,我们使用雌性日本鹌鹑(Coturnixjaponica)研究了慢性铅暴露对盲肠微生物群落多样性、盲肠免疫功能、肝脏氧化应激和AMPK(AMP依赖的蛋白激酶)基于的脂质代谢的影响,我们的结果分为两个部分。第一部分:我们使用雌性日本鹌