Анализ и применение совпадающих минимумов одной функций многих переменных | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 28 декабря, печатный экземпляр отправим 1 января.

Опубликовать статью в журнале

Авторы: ,

Рубрика: Математика

Опубликовано в Молодой учёный №11 (197) март 2018 г.

Дата публикации: 19.03.2018

Статья просмотрена: 85 раз

Библиографическое описание:

Шарипова, Н. Х. Анализ и применение совпадающих минимумов одной функций многих переменных / Н. Х. Шарипова, Х. А. Розикова. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2018. — № 11 (197). — С. 11-14. — URL: https://moluch.ru/archive/197/48867/ (дата обращения: 18.12.2024).



Пусть — трехмерный тор, т. е. трехмерный куб с соответствующим отождествлением противоположных граней. Всюду в работе рассматривается как абелева группа, в которой операции сложения и умножения на вещественное число введены как операции сложения и умножения на вещественное число в по модулю . Например, если

,

то

.

Рассмотрим функцию многих переменных следующего вида

,

где . Здесь, — некоторое натуральное число.

Простые вычисления показывают, что

;

;

.

Теперь изучаем точки невырожденного минимума функции .

Случай 1. Пусть . Тогда функция имеет единственный невырожденный минимум в точке . Действительно, в этом случае

,

где единичная матрица размера . Поэтому для функции , где

,

имеет место равенство

.

Очевидно, что последняя матрица положительна определенная, и следовательно, функция имеет единственный невырожденный минимум в точке .

Случай 2. Пусть . Введем следующие точки из :

.

В данном случае функция имеет совпадающий невырожденный минимум в точках , и имеет место соотношениt

, .

Следовательно,

, .

Так как последняя матрица положительно определенная, и следовательно, функция имеет невырожденный минимум в точках , .

Случай 3. Пусть . Введем следующие точки из :

,

,

,

,

,

.

В данном случае функция имеет совпадающий невырожденный минимум в точках , и имеет место соотношение

, .

Следовательно, функция имеет невырожденный минимум в точках , .

Теперь остановимся коротко на применениях. Случай обсуждался в работе [1], где изучено существование эффекта Ефимова для матричных операторов. Случай обсуждался в работе [2], где доказана бесконечность числа собственных значений, лежащих в лакунах существенного спектра одного матричного оператора размера . Случай обсуждался в работе [3]. Там показано существование бесконечного числа собственных значений, лежащих в существенном спектре одного матричного оператора размера . Случай произвольного обсуждался в работах [4] и [5], где получена асимптотика дискретного спектра трехчастичного модельного оператора и для матричного оператора размера , соответственно.

Литература:

  1. S.Albeverio, S. N. Lakaev, T. H. Rasulov. The Efimov Effect for a Model Operator Associated with the Hamiltonian of non Conserved Number of Particles. Methods of Functional Analysis and Topology. 13:1 (2007), P. 1–16.
  2. M. I. Muminov, T. H. Rasulov. On the eigenvalues of a block operator matrix. Opuscula Mathematica, 35:3 (2015), P. 371–395.
  3. M. I. Muminov, T. H. Rasulov. Embedded eigenvalues of an Hamiltonian in bosonic Fock space. Communications in Mathematical Analysis. 17:1 (2014), P. 1–22.
  4. Т. Х. Расулов. Асимптотика дискретного спектра одного модельного оператора, ассоциированного с системой трех частиц на решетке. Теоретическая и математическая физика. 163:1 (2010), С. 34–44.
  5. Т. Х. Расулов. О числе собственных значений одного матричного оператора. Сибирский математический журнал. 52:2 (2011), С. 400–415.
Основные термины (генерируются автоматически): матричный оператор размера, функция, вещественное число, единственный невырожденный минимум, невырожденный минимум, последняя матрица, работа, совпадающий невырожденный минимум, существенный спектр.


Похожие статьи

Методика определения функций принадлежности для аппроксимации периодических функций нечеткими множествами

Анализ методов вычисления коэффициентов приближения параболическими сплайнами

Аппаратно-ориентированный алгоритм вычисления коэффициентов в базисах J-функций

Приближенное вычисление спектральной плотности по типовым корреляционным функциям

Построение 2+1-мерных интегрируемых уравнений

Постановка задачи для построения оптимальной интерполяционной формулы в пространстве С. Л. Соболева непериодических функций

Методы приближения функций параболическими сплайнами

Программирование разностного метода решения одной задачи для уравнения гиперболического типа

Численный анализ квазилиннейных уравнений в модели излучения

Решение задачи для нормы функционала погрешности интерполяционной формулы в пространстве

Похожие статьи

Методика определения функций принадлежности для аппроксимации периодических функций нечеткими множествами

Анализ методов вычисления коэффициентов приближения параболическими сплайнами

Аппаратно-ориентированный алгоритм вычисления коэффициентов в базисах J-функций

Приближенное вычисление спектральной плотности по типовым корреляционным функциям

Построение 2+1-мерных интегрируемых уравнений

Постановка задачи для построения оптимальной интерполяционной формулы в пространстве С. Л. Соболева непериодических функций

Методы приближения функций параболическими сплайнами

Программирование разностного метода решения одной задачи для уравнения гиперболического типа

Численный анализ квазилиннейных уравнений в модели излучения

Решение задачи для нормы функционала погрешности интерполяционной формулы в пространстве

Задать вопрос