77 resultados para Sobolev Spaces
Resumo:
2000 Mathematics Subject Classification: 46B26, 46B03, 46B04.
Resumo:
2000 Mathematics Subject Classification: 06A06, 54E15
Resumo:
2000 Mathematics Subject Classification: Primary 46E15, 54C55; Secondary 28B20.
Resumo:
2000 Mathematics Subject Classification: 47H10, 54E15.
Resumo:
Александър В. Архангелски, Митрофан М. Чобан, Екатерина П. Михайлова - Въведени са понятията o-хомогенно пространство, lo-хомогенно пространство, do-хомогенно пространство и co-хомогенно пространство. Показано е, че ако lo-хомогенно пространство X има отворено подпространство, което е q-пълно, то и самото X е q-пълно. Показано е, че ако lo-хомогенно пространство X съдържа навсякъде гъсто екстремално несвързано подпространство, тогава X е екстремално несвързано.
Resumo:
Александър В. Архангелски, Митрофан М. Чобан, Екатерина П. Михайлова - В съобщението е продължено изследването на понятията o-хомогенно пространство, lo-хомогенно пространство, do-хомогенно пространство и co-хомогенно пространство. Показано е, че ако co-хомогенното пространство X съдържа Gδ -гъсто Московско подпространство, тогава X е Московско пространство.
Resumo:
Петра Г. Стайнова - Квази-линдельофовите пространства са въведени от Архангелски като усилване на слабо-линдельофовите. В тази статия се разглеждат няколко свойства на квази-линдельофовите пространства и се правят сравнения със съответни ре- зултати за линдельофовите и слабо-линдельофовите пространства. Дадени са няколко примера, включително на слабо-линдельофово пространство, което не е квази-линдельофово; на пространство, което е топологично произведение на две линдельофови, но не е дори квази-линдельофово, и на пространство, което е квази-линдельофово, но не Суслиново. Накрая са поставени няколко отворени въпроси.
Resumo:
In this paper, we present one approach for extending the learning set of a classification algorithm with additional metadata. It is used as a base for giving appropriate names to found regularities. The analysis of correspondence between connections established in the attribute space and existing links between concepts can be used as a test for creation of an adequate model of the observed world. Meta-PGN classifier is suggested as a possible tool for establishing these connections. Applying this approach in the field of content-based image retrieval of art paintings provides a tool for extracting specific feature combinations, which represent different sides of artists' styles, periods and movements.
Resumo:
2010 Mathematics Subject Classification: 42B35, 46E35.
Resumo:
2010 Mathematics Subject Classification: Primary 65D30, 32A35, Secondary 41A55.
Resumo:
2002 Mathematics Subject Classification: 35G20, 47H30
Resumo:
We investigate the operator associating with a function fєLp2π, 1