泛函不等式,马尔可夫半群与谱理论

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出版者:科学出版社
作者:王凤雨
出品人:
页数:379
译者:
出版时间:2005-1
价格:80.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787030144157
丛书系列:
图书标签:
  • 马尔克夫过程7
  • 概率论7
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具体描述

《泛函不等式马尔可夫半群与谱理论》内容简介:In this book, we introduce functional inequalities to describe:

(i) the spectrum of the generator: the essential and discrete spectrums,high order eigenvalues, the principal eigenvalue, and the spectral gap;

(ii) the semigroup properties: the uniform integrability, the compactness,the convergence rate, and the existence of density;

(iii) the reference measure and the intrinsic metric: the concentration, the isoperimetric inequality, and the transportation cost inequality.

《泛函不等式、马尔可夫半群与谱理论》—— 探索数学核心的深度之旅 这本书是一部深刻探讨数学分析领域中三个相互关联且至关重要的分支——泛函不等式、马尔可夫半群和谱理论——的学术专著。它旨在为读者提供一个全面而严谨的视角,揭示这些抽象概念背后丰富的几何直觉与深刻的分析洞察。本书不仅梳理了各分支的经典理论与前沿进展,更着力于展现它们之间错综复杂而又优雅的联系,为理解现代数学的许多关键问题提供了坚实的理论基础。 第一部分:泛函不等式——量化分析的基石 本部分将系统性地介绍泛函不等式这一强大的数学工具。泛函不等式,顾名思义,是对函数或算子施加的各种不等式关系。这些不等式不仅仅是简单的数值比较,它们常常蕴含着深刻的几何、物理或概率意义。我们将从最基本的不等式类型入手,如柯西-施瓦茨不等式、闵可夫斯基不等式等,逐渐深入到更复杂的非线性不等式。 重点内容将包括: 经典不等式的证明与应用: 详细阐述各种基本不等式是如何被证明的,以及它们在不同数学分支(如概率论、调和分析、偏微分方程)中的典型应用,展示不等式如何成为解决问题的有力武器。 函数空间中的不等式: 探讨在各种函数空间(如Lp空间、Sobolev空间、Besov空间)中,函数和算子满足的不等式性质。这部分将涉及诸如Poincaré不等式、Nash不等式、Gagliardo-Nirenberg不等式等,它们是分析偏微分方程和概率扩散过程的核心。 算子不等式: 引入对算子施加的不等式,例如算子的范数不等式、算子单调性、算子凸性等。这些概念对于理解算子的性质,特别是在量子力学和控制理论中至关重要。 Sobolev嵌入定理与Poincaré型不等式: 深入研究Sobolev空间中的嵌入定理,它们量化了函数在不同范数下的控制关系,而Poincaré型不等式则在特定域上提供了函数与其梯度的关系界,这对于偏微分方程的正则性理论至关重要。 概率论中的应用: 探讨如高斯-爱因斯坦不等式、Ch-Sobolev不等式等在概率论中的应用,它们刻画了概率测度的信息论性质,并与扩散过程的收敛性密切相关。 第二部分:马尔可夫半群——动态系统的演化轨迹 马尔可夫半群是描述系统在时间上如何演化的数学框架,尤其在概率论、随机过程、偏微分方程和量子动力学中扮演着核心角色。本部分将详细介绍马尔可夫半群的定义、基本性质及其构造方法。 我们将重点关注: 马尔可夫半群的定义与性质: 引入马尔可夫半群的生成元概念,解释其半群性质(如强连续性、收缩性),以及它们与无穷小生成算子的关系。 不同空间上的马尔可夫半群: 探讨在不同数学空间(如Banach空间、Hilbert空间、测度空间)中构造和研究马尔可夫半群的方法。 柯西问题与偏微分方程的联系: 阐明马尔可夫半群如何成为求解线性柯西问题(即常微分方程组)的有效工具,并将其推广到无限维空间,以解决偏微分方程的初值问题,例如热方程、扩散方程等。 与概率测度的关系: 深入研究马尔可夫半群与概率测度之间的内在联系,特别是如何利用半群的性质来分析概率测度的演化,包括其遍历性质、收敛性等。 扩散过程与随机微分方程: 介绍马尔可夫半群在描述粒子扩散、金融市场模型等随机过程中的作用,以及它们与随机微分方程解的联系。 第三部分:谱理论——算子的内在结构与几何洞察 谱理论是研究算子(特别是线性算子)的“谱”的理论,它揭示了算子在作用于向量时所产生的内在结构和几何特性。谱理论在量子力学、泛函分析、微分方程等领域有着举足轻重的地位。 本部分将覆盖: 线性算子的谱: 定义算子的谱集、点谱、连续谱和残缺谱,并解释这些概念的几何和代数意义。 算子代数与谱性质: 探讨算子代数(如C-代数)的谱理论,以及算子范数、谱半径等概念。 自伴算子与谱分解: 重点研究自伴算子(如在Hilbert空间上的自伴算子),包括其谱的实数性质以及谱分解定理,这在量子力学中对应着可观测量的信息。 算子的不确定性原理与谱: 引入与算子谱相关的各种不确定性原理,例如海森堡不确定性原理的数学化表达。 谱隙与算子性质: 讨论谱隙的存在如何决定算子的一些重要性质,例如算子在某种意义上的“可逆性”或“稳定性”。 全书的融合与展望 全书的精髓在于将这三个看似独立的数学领域有机地结合起来。我们将看到,泛函不等式往往是刻画马尔可夫半群性质(如收缩性、收敛性)的关键工具;而马尔可夫半群的生成元,其谱性质则深刻地决定了系统的长期行为和动力学特性。反过来,谱理论的结论也能为泛函不等式的建立提供依据。 例如,著名的 Nash不等式 和 Ch-Sobolev不等式 就是连接这三者的典范。它们不仅是强大的泛函不等式,而且在概率论中直接联系着马尔可夫半群的遍历性质,它们的证明常常依赖于谱理论的工具。 本书将通过大量精心挑选的例子和定理,引导读者深入理解这些概念的内在联系。从分析偏微分方程的解的性质,到研究随机过程的稳定性,再到理解量子系统的演化,泛函不等式、马尔可夫半群和谱理论构成了现代数学分析的强大工具箱。 本书适合数学、物理、工程等领域的专业研究生和研究人员阅读,也适合对数学分析有浓厚兴趣的资深本科生。它不仅是一部理论著作,更是一扇通往数学前沿研究的大门,为读者提供探索更深层次数学问题的坚实基础和启发。

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读后感

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坦率地说,初次翻开这本书时,我曾担心其内容会过于晦涩难懂,毕竟所涉猎的领域本身就具有相当的深度和抽象性。然而,令人惊喜的是,作者在文字选择上表现出了惊人的克制与精准。他似乎非常擅长用最简洁、最凝练的语言来表达最复杂的数学关系,没有一句废话,但也不显刻薄。版面的编排也体现了这一点,定理、引理、推论之间的逻辑层次划分清晰可见,关键的定义往往被突出显示,使得在查阅和回顾时能够迅速定位核心信息。这种对“阅读效率”的考量,体现了作者对读者体验的深切关怀。我发现自己可以更专注于逻辑的推演本身,而不用花费过多的精力去梳理那些不必要的冗余信息。这使得我在处理那些需要长时间集中注意力的复杂证明时,保持了更持久的专注度和清晰的思路。这本书,无疑是那种值得反复品读、每次都能发现新洞见的优质文献。

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阅读这本书的过程,与其说是学习,不如说是一场精密的思维体操训练。书中设计的论证路径往往层层递进,充满了巧妙的技巧和精妙的构造。我特别喜欢作者在论证过程中偶尔插入的那些“历史注脚”或“思想启示”,这些小小的插叙,往往能将冰冷的数学推导与人类的探索历程联系起来,让人感受到数学思想的生命力。尽管内容的深度要求读者必须具备扎实的预备知识,但作者在处理那些需要复杂技巧的证明时,并没有采取“一笔带过”的态度。相反,他倾向于将每一步的关键性转化都清晰地展示出来,这对于希望提升自身证明能力的研究者而言,是极大的福音。通过对这些严密论证的细致追踪,我的数学直觉得到了极大的磨砺,对于如何构造一个有效的反证或如何设计一个巧妙的归纳步骤,都有了更深刻的体会。这本书,是一部真正能够提升读者数学功底的力作。

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这本书的叙事节奏把握得相当到位,它不像某些学术著作那样,上来就抛出大量定义和定理,让人喘不过气。相反,作者似乎深谙循序渐进的艺术,总是在不经意间将复杂的数学结构娓娓道来。我特别注意到,在引入关键性工具时,作者往往会先从一个直观的几何或物理图像入手,哪怕只是一个短暂的类比,也足以在读者的脑海中建立起初步的认知模型。这种“先建立直觉,后进行形式化”的策略,极大地降低了理解门槛。对我而言,最精彩的部分在于那些详尽的例子和反例的穿插,它们并非简单的习题,而是对所提概念的深度剖析,用以凸显理论的适用范围和局限性。正是这些具体的“案例研究”,让抽象的数学符号鲜活了起来,赋予了它们实际的意义。读罢此书,我感觉自己不仅仅是记住了公式,更是内化了一套解决问题的思维框架,这比单纯的知识点记忆要宝贵得多。

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这部书的价值,很大程度上体现在它对不同数学分支之间“对话”的引导上。它巧妙地搭建了一座桥梁,让那些原本看似孤立的概念群落相互关联起来,展现出数学知识体系的内在统一性。我清晰地感受到,作者在构建理论时,时刻提醒着我们这些工具是如何从更基础的分析原理中“生长”出来的,并且它们又如何反过来,为更高级的课题提供了强有力的支撑。这种宏观的视野,避免了将每一个定理都当作孤立的事实来对待。特别是书中关于某些泛函分析工具在处理动力系统或概率论问题时的应用探讨,其视野的开阔令人印象深刻。它促使我跳出了传统学习路径的束缚,开始尝试从更综合、更跨界的角度去审视这些深刻的数学结构。对于渴望将所学知识融会贯通的进阶学习者来说,这本书提供的视角转换是无价的。

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这部作品初读时,给人的感觉就像是走进了一片知识的茂密丛林,每一个章节都像是精心雕琢过的路标,指引着我们深入到数学分析更深邃的领域。它并非那种追求广博、蜻蜓点水般介绍概念的教科书,而是专注于少数几个核心主题,并以极其严谨和深入的方式进行挖掘。我尤其欣赏作者在构建理论框架时的细腻和耐心,他仿佛在为你铺设一条从基础到前沿的阶梯,每一步都踏实有力。比如,在涉及到一些基础拓扑概念的引入时,作者的处理方式就显得尤为老道,既保证了足够的严谨性,又避免了初学者常见的迷失感。这种对细节的把握,使得即便是面对复杂的证明,读者也能顺藤摸瓜,理解其内在的逻辑脉络。这本书的阅读体验,更像是一次与一位经验丰富、学识渊博的导师进行深度对话,他不仅告诉你“是什么”,更重要的是,他会让你理解“为什么是这样”,以及“如何将这些工具应用到更广阔的数学场景中去”。读完一章,总有一种茅塞顿开、豁然开朗的满足感,这在许多同类书籍中是难得一见的。

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