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        加權(quán)Besov嵌入中的線性隨機寬度*

        2014-08-06 06:49:02王晶晶錢李新
        關(guān)鍵詞:將式線性寬度

        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)

        0 引 言

        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.

        1 預(yù)備知識及引理

        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)

        2 主要結(jié)果

        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):

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        [4]Pinkus A.n-widths in approximation theory[M].New York:Springer,1985:234-247.

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        [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.

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        [12]Zhang Shun,Fang Gensun.GeLfand and KoLmogorov numbers of SoboLev embeddings of weighted function spaces[J].J CompLexity,2012,28(2):209-223.

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