变指数权函数Sobolev空间中的紧致迹

0 下载量 30 浏览量 更新于2024-07-16 收藏 483KB PDF 举报
"这篇论文研究了加权可变指数Sobolev空间$W^{1,p(x)}(Ω; v_0, v_1)$中的紧致迹问题,特别是当域Ω是足够规则且非紧边界的情况下。作者刘桥探讨了在函数$p(x)$满足Lipschitz连续性,$1<p^-\leq p^+<N$(其中$N\geq2$是空间维度)时,从$W^{1,p(x)}(Ω; v_0, v_1)$到边界上的$L^{q(x)}(∂Ω;w)$的紧致嵌入。主要关注的是,当$\essinf_{x∈Ω}\left(\frac{N-1}{q(x)}-\frac{N}{p(x)}+1\right)>0$时,在特定权重函数$v_0, v_1, w$条件下,迹算子的紧致性。" 本文是首发论文,涉及到的主要主题包括加权可变指数Lebesgue空间、加权可变指数Sobolev空间、紧致嵌入、紧致迹以及扩展算子。在偏微分方程和具有$p(x)$增长条件的变分问题的研究中,了解Sobolev空间$W^{m,p(x)}(Ω)$到Lebesgue空间$L^{q(x)}(Ω)$的嵌入以及Sobolev空间到边界上的迹算子是非常重要的。 数学分类号按照2000年的标准,可以归类为46E30(Banach空间的函数空间),46E35(无穷维Banach空间的结构和拓扑),26D10(不等式的应用)。 文章开始于引言,介绍了问题的背景和重要性。在加权可变指数Sobolev空间的研究中,通常会考虑域Ω的边界特性对嵌入性质的影响。作者通过分析函数$p(x)$和$q(x)$的性质,以及权重函数$v_0, v_1, w$的作用,证明了在一定条件下,从$W^{1,p(x)}(Ω; v_0, v_1)$到$L^{q(x)}(∂Ω;w)$的嵌入是紧致的。这涉及到对空间中函数集中元素的收敛性的深入理解,特别是在非紧边界上。 证明这类紧致性通常需要利用到变分分析、泛函分析和调和分析的方法,如Fatou引理、弱收敛性和Hölder不等式。此外,可能还需要考虑边界条件对函数空间结构的影响,以及如何构造适当的扩展算子以实现从边界到整个域的连续映射。 论文的其余部分可能详细地展示了这些理论结果的推导过程,包括关键定理的陈述、证明以及可能的反例或特殊情况的讨论。此外,可能还会有相关的应用示例,展示这些理论在解决实际问题中的作用,比如在解决非线性椭圆型偏微分方程、变分问题或者流体力学等领域的问题。 这篇论文对于理解加权可变指数Sobolev空间的性质,特别是在非紧域上的应用,提供了重要的理论贡献,并为后续研究提供了坚实的基础。

class Process: def __init__(self, pid, arrival_time, burst_time): self.pid = pid self.arrival_time = arrival_time self.burst_time = burst_time self.waiting_time = 0 self.turnaround_time = 0 self.response_ratio = 0 self.start_time = 0 self.complete_time = 0 def hrrn(processes): n = len(processes) current_time = 0 completed_processes = [] while len(completed_processes) < n: # 计算每个进程的响应比 for p in processes: if p not in completed_processes: waiting_time = current_time - p.arrival_time p.response_ratio = 1 + waiting_time / p.burst_time # 选择响应比最大的进程执行 selected_process = max(processes, key=lambda x: x.response_ratio) selected_process.start_time = current_time selected_process.complete_time = current_time + selected_process.burst_time selected_process.turnaround_time = selected_process.complete_time - selected_process.arrival_time current_time = selected_process.complete_time completed_processes.append(selected_process) return completed_processes # 创建进程列表 processes = [ Process(1, 0, 10), Process(2, 1, 5), Process(3, 2, 8), Process(4, 3, 6), ] # 运行调度算法 completed_processes = hrrn(processes) # 输出结果 total_wait_time = sum([p.waiting_time for p in completed_processes]) total_turnaround_time = sum([p.turnaround_time for p in completed_processes]) total_weighted_turnaround_time = sum([p.turnaround_time / p.burst_time for p in completed_processes]) for p in completed_processes: print( f"Process {p.pid}:到达时间 {p.arrival_time},所需执行时间{p.burst_time},开始时间{p.start_time},结束时间 {p.complete_time},周转时间 {p.turnaround_time},带权周转时间 {p.turnaround_time / p.burst_time:.2f}") print(f"平均周转时间:{total_turnaround_time / len(completed_processes):.2f}") print(f"平均带权周转时间:{total_weighted_turnaround_time / len(completed_processes):.2f}") 解释这段代码的设计思路

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