王晶晶, 錢李新
(浙江師范大學(xué) 數(shù)理與信息工程學(xué)院,浙江 金華 321004)
令X,Y是賦范空間(或擬范空間),T是X|→Y的連續(xù)線性算子,用
Tn=φ°N,N:X|→Rn,φ:Rn|→Y
隨著離散化技巧[3]的廣泛應(yīng)用,一些經(jīng)典函數(shù)空間(如Besov空間)在一致框架下的各種經(jīng)典寬度,如線性寬度、KoLmogorov寬度和GeLfand寬度等已經(jīng)有了比較完整的結(jié)果[4].而對于Besov空間中的平均寬度、隨機寬度和概率寬度的結(jié)果則不是很多[5-8].近年來,隨著函數(shù)空間理論的進(jìn)一步發(fā)展,開始在經(jīng)典的函數(shù)空間中引入適當(dāng)?shù)臋?quán)函數(shù),并研究加權(quán)函數(shù)空間中的寬度問題,取得了一些成果,如加權(quán)Besov空間中的熵數(shù)、逼近數(shù)、GeLfand寬度和KoLmogorov寬度等[9-12].本文主要對加權(quán)Besov空間嵌入中的線性隨機寬度的漸進(jìn)階進(jìn)行了估計.
則可以定義如下的加權(quán)Besov空間:
其中,S′(Rd)表示所有定義在Rd空間內(nèi)所有緩増廣義函數(shù)的集合.
φj,k(x)=2jd/2φ(2jx-k),ψi, j,k(x)=2jd/2ψi(2jx-k).
其中: j∈N0:=N∪{0};k∈Zd.
由引理1知,當(dāng)1≤p,q≤∞時,可以定義下面的加權(quán)序列空間:
Lq(2jsLp(α)):=
當(dāng)p,q=∞時,取通常意義下的范數(shù).
在加權(quán)Besov空間中有如下經(jīng)典的嵌入定理:
定理1在加權(quán)序列空間中也成立.
在有限維Lp空間中,Mathé[2,5]給出了相應(yīng)線性隨機寬度的漸進(jìn)階.
令0 (1) 受引理3與文獻(xiàn)[9]的啟發(fā),可以得到在加權(quán)序列空間中線性隨機寬度的漸進(jìn)階. 其中:B1=Lq1(2jδLp1(α));B2=Lq2(Lp2). 證明 令Λ:={λ=(λj,k):λj,k∈C, j∈N0,k∈Zd},Ij,i?N0×Zd,使得 Ij,0:={(j,k):|k|≤2j},j∈N0; (2) Ij,i:={(j,k):2j+i-1<|k|≤2j+i},i∈N, j∈N0. (3) 令Pj,i:Λ|→Λ是Ij,i內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)投影算子,對任意的λ∈Λ,記 其中:u∈N0;v∈Zd;i≥0.則 Mj,i:=|Ij,i|~2d(j+i); (4) (5) ωj,k=ωα(2-jk)~2iα,(j,k)∈Ij,i,i≥0. (6) 根據(jù)線性隨機寬度的基本性質(zhì)[2],有 (7) 1)當(dāng)1≤p1≤p2≤2時,先給出上方估計.對任意的r>0,由式(1)與式(7)得 (8) 對任意的M∈N0,令 (9) 對于1≤p1≤p2≤2,由引理3得 (10) 從而 (11) 因此, (12) 由式(11)和式(12),令μ=min(δ,α),就有 (13) 考慮下方估計:由圖表 及線性隨機寬度的基本性質(zhì)[2]得 (14) 式(14)中,S和T在不同的情形下由下面的定義給出. (T(λ))i=λL,φ(i),1≤i≤N. 因此,由式(4)和式(6)可得 ‖T‖=1,‖S‖≤c2Lδ. (T(λ))i=λ0,φ(i),1≤i≤N. 因此,由式(4)和式(6)可得 ‖T‖=1,‖S‖≤c2Lα. (15) 再根據(jù)式(13)和式(15)可得 (16) (17) 因此,只需將式(10)換作 再重復(fù)1)中的方法,就可得 (18) 3)當(dāng)p1≤2≤p2< ∞時,只需將式(17)換作 (19) 即可證得 (20) 綜上,由式(16)、式(18)和式(20),即可證得定理2. 注1當(dāng)α=0,即μ=0時,定理2得到的結(jié)果與文獻(xiàn)[2]中不加權(quán)序列空間的結(jié)果一致. 由引理1、定理1及離散化技巧,可以將加權(quán)序列空間得到的定理2自然地轉(zhuǎn)化為加權(quán)Besov空間中的線性隨機寬度,從而得到本文的主要結(jié)果: 注2當(dāng)μ=δ時,定理3得到的結(jié)果與文獻(xiàn)[6]中在Lipschitz有界域上得到的結(jié)果一致. 參考文獻(xiàn): [1]Traub J F,WasiLkowski G W,Wozniakowski H.Information-Based compLexity[M].New York:Academic Press,1988. [2]Mathé P.Random approximation of SoboLev embeddings[J].J CompLexity,1991,7(3):261-281. [3]Maiorov V E.Discretization of the probLem of diameters[J].Uspekhi Mat Nauk,1975,30(6):179-180. [4]Pinkus A.n-widths in approximation theory[M].New York:Springer,1985:234-247. [5]Mathé P.Approximation theory of stochastic numericaL methods[M].BerLin:HabiLitationsschrift,Fachbereich Mathematik,Freie Universit?t,1994. [6]Fang Gensun,Qian Lixin.Linear average and stochasticn-widths of Besov embeddings on Lipschitz domains[J].J Approx Theory,2009,161(1):9-22. [7]Novak E.OptimaL Linear randomized methods of Linear operators in HiLbert spaces[J].J CompLexity,1992,8(1):22-36. [8]Chen Guanggui,Fang Gensun.ProbabiListic and average widths of muLtivariate SoboLev spaces with mixed derivative equipped with the Gaussian measure[J].J CompLexity,2004,20(6):858-875. [9]Kühn T,LeopoLd H G,SickeL W,et aL.Entropy numbers of embeddings of weighted Besov spaces[J].Constr Approx,2005,23(1):61-77. [10]Kühn T,LeopoLd H G,SickeL W,et aL.Entropy numbers of SoboLev embeddings of radiaL Besov spaces[J].J Approx Theory,2003,121(2):244-268. [11]Skrzypczak L.On approximation numbers of SoboLev embeddings of weighted function spaces[J].J Approx Theory,2005,136(1):91-107. [12]Zhang Shun,Fang Gensun.GeLfand and KoLmogorov numbers of SoboLev embeddings of weighted function spaces[J].J CompLexity,2012,28(2):209-223. [13]TriebeL H.Theory of function spaces[M].BaseL:Birkh?user,1983:33-184. [14]TriebeL H.Theory of function spaces II[M].BaseL:Birkh?user,1992:87-139. [15]Pietsch A.Operator IdeaLs[M].New York:North-HoLLand,1980:87-103.2 主要結(jié)果