用法： 奖品收集斯坦纳树问题 (PCST) 是在无向图 G(V,E) 中找到一棵树 T = (V',E') 来最大化利润 (T)，它被定义为所有节点的总和 -解决方案中的奖品减去建立网络所需的边的成本。 使用 T = FindTree(G,vp) 开始计算。 函数 PCTSP(G,vp,r) 试图找到一个最优的奖品收集 steiner 树，其根节点为 r。 FindTree 使用不同的顶点作为根多次运行 PCTSP 以找到最佳的奖品收集 steiner 树。 输入格式： 程序的输入图由矩阵 G 和向量 vp 表示。 假设图中有 n 个顶点。 顶点由 1、2、3、...、n 表示。 那么 G 是一个 n × n 矩阵。 如果 G(i,j) 是 NaN 或负数，则没有边连接顶点 i 和顶点 j。 否则，它意味着edge(i,j)的代价。 向量 vp 存储顶点的分数。 vp(i) 是顶点 i

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### Grafakos现代傅里叶分析GTM250习题解答知识点解析 #### 标题及描述概览 - **标题**：“Grafakos现代傅里叶分析GTM250习题答案Solution” - **描述**：“Grafakos现代傅里叶分析GTM250习题答案Solution” 这两个部分简明扼要地说明了文档的主要内容是关于Loukas Grafakos编写的《现代傅里叶分析》第三版（Graduate Texts in Mathematics系列编号250）一书中的所有习题解答。 #### 关键知识点详解 ##### 1. **关于本书** - **作者**: Loukas Grafakos。 - **版本**: 第三版。 - **出版商**: Springer。 - **出版日期**: 2014年3月20日。 这本书是《现代傅里叶分析》的第三版，它是Grafakos教授在傅里叶分析领域的经典著作之一，与《古典傅里叶分析》一起构成了完整的傅里叶分析学习体系。本书主要针对高级读者，如研究生或研究人员，涵盖了现代傅里叶分析的多个方面。 ##### 2. **致谢** - **致谢对象**: - Mukta Bhandari - Jameson Cahill - Santosh Ghimire - Zheng Hao - Danqing He - Nguyen Hoang - Sapto Indratno - Richard Lynch - Diego Maldonado - Hanh Van Nguyen - Peter Nguyen - Jesse Peterson - Sharad Silwal - Brian Tuomanen - Xiaojing Zhang 这些个人为《古典傅里叶分析》第三版(GTM 249)和《现代傅里叶分析》第三版(GTM 250)的习题解答提供了帮助。作者对其中可能存在的错误承担责任。 ##### 3. **内容概览** - **章节**: 第1章“平滑性和函数空间”。 该章主要讨论了函数空间的平滑性及其与傅里叶分析之间的关系。这一部分对于理解傅里叶分析中的基本概念和技术至关重要。 ##### 4. **习题解析示例** - **题目**: 给定多指数α、β，证明存在常数C、C′使得对于所有的Schwartz函数ϕ有： \[ ρ_{α,β}(ϕ) ≤ C\sum_{|γ|≤|α|} \sum_{|δ|≤|β|}ρ'_{γ,δ}(ϕ),\quad ρ'_{α,β}(ϕ) ≤ C'\sum_{|γ|≤|α|} \sum_{|δ|≤|β|}ρ_{γ,δ}(ϕ). \] 这里，$ρ_{α,β}$ 和 $ρ'_{α,β}$ 是两个不同的半范数(semi-norm)，而Schwartz函数空间是指满足特定快速衰减条件的光滑函数的集合。该习题要求证明这两个半范数之间存在的不等式关系。 - **解析**: 1. **第一步**: 首先证明第一个不等式$ρ_{α,β}(ϕ) ≤ C\sum_{|γ|≤|α|} \sum_{|δ|≤|β|}ρ'_{γ,δ}(ϕ)$。 - 利用Leibniz规则可以很容易地得到这个结果。具体来说，对于任意的Schwartz函数$ϕ$，$\partial^β(ξ^αϕ)$可以表示成$c_γξ^γ\partial^{β-γ}ϕ$的形式的有限和，其中$c_γ$是与$γ$相关的常数。因此，$ρ_{α,β}(ϕ)$可以被有限个$ρ'_{γ,δ}(ϕ)$所控制。 2. **第二步**: 接下来证明第二个不等式$ρ'_{α,β}(ϕ) ≤ C'\sum_{|γ|≤|α|} \sum_{|δ|≤|β|}ρ_{γ,δ}(ϕ)$。 - 这一步需要利用数学归纳法来证明一个关键的恒等式： \[ ξ_j\partial^βϕ = \partial^β(ξ_jϕ) - \partial^βϕ - (β_j - 1)\partial^{β-e_j}ϕ,\quad \text{如果 } β_j ≥ 1 \] 其中$β = (β_1,...,β_n)$且$e_j = (0,...,1,...,0)$，1位于第$j$个位置。如果$β_j = 0$，则上式简化为$ξ_j\partial^βϕ = \partial^β(ξ_jϕ)$。 - 通过这个恒等式，我们可以将$ξ^α\partial^βϕ$表示为$∂^{γ}(ξ^jϕ)$和$∂^{γ}(ϕ)$的线性组合形式。这表明$ρ'_{α,β}(ϕ)$可以通过有限个$ρ_{γ,δ}(ϕ)$来估计。 通过以上分析可以看出，该习题不仅考察了学生对Leibniz规则的应用能力，还涉及到了数学归纳法的应用以及对Schwartz函数空间中半范数的理解。这些技能和概念在深入学习傅里叶分析时非常关键。 《现代傅里叶分析》一书及其习题解答对于希望深入了解傅里叶分析理论和应用的读者来说是非常有价值的资源。

### Grafakos GTM249 习题答案解析 #### 知识点一：Lp 空间与插值理论基础 **标题及描述概述：** 本篇内容主要针对 Loukas Grafakos 所著《经典傅里叶分析》（第三版，GTM 249）中的习题提供解答。该书是数学分析领域中关于傅里叶分析的经典著作之一，广泛用于研究生课程教学。其中包含了丰富的练习题，旨在帮助读者深入理解傅里叶分析的基本概念和技术。 **知识点详解：** 1. **Lp 空间的定义与性质**： - Lp 空间是一类重要的函数空间，通常在实变函数论、调和分析等学科中有广泛应用。 - 定义：设 (X, µ) 为一个测度空间，对于任何 1 ≤ p < ∞，Lp(X, µ) 表示所有在 (X, µ) 上可测且其 p 次幂的积分有限的复值函数组成的集合，即 \(\int_X |f|^p d\mu < \infty\) 的函数 f 组成的空间。 - 特别地，当 p = ∞ 时，L∞(X, µ) 定义为所有几乎处处有界的函数构成的空间，并按几乎处处相等的关系定义等价类。 - Lp 空间具有许多重要的性质，如完备性、线性等，这些性质使得它们成为现代分析学的重要工具。 2. **弱 Lp 空间的定义与性质**： - 弱 Lp 空间是 Lp 空间的推广，允许一定程度上的“无限大”。 - 定义：对于 1 ≤ p < ∞，弱 Lp 空间 wLp(X, µ) 是由所有在 (X, µ) 上可测且满足 \(\sup_{\alpha > 0} \alpha^p \mu(|f| > \alpha) < \infty\) 的函数组成的集合。 - 弱 Lp 空间同样具有很多有用的性质，如包含关系、对偶空间等。 3. **插值理论简介**： - 插值理论研究的是如何将某些已知的函数属性从一组较简单的空间推广到更复杂的空间中去。 - Riesz-Thorin 插值定理是其中一个非常重要的结果，它给出了两个 Lp 空间之间算子有界性的插值条件。 #### 知识点二：习题解答详解 **题目 1.1.1：** - **知识点 a：** 右连续性的证明。通过构造递减序列并利用勒贝格单调收敛定理来证明 \(d_f\) 在 \([0, \infty)\) 上的右连续性。 - **知识点 b：** 证明如果 \(|f| \leq \liminf_{n \to \infty} |f_n|\) 几乎处处成立，则 \(d_f \leq \liminf_{n \to \infty} d_{f_n}\)。这涉及到集合的包含关系以及测度的性质。 - **知识点 c：** 如果 \(|f_n| \uparrow |f|\)，则 \(d_{f_n} \uparrow d_f\)。这里再次利用了勒贝格单调收敛定理。 **题目 1.1.2（霍尔德不等式）**： - **知识点 a：** 对于多个 Lp 空间中的函数，若满足 \(1/p = 1/p_1 + \cdots + 1/p_k\)，则可以证明这些函数乘积的积分小于等于各个函数积分的乘积。这是调和分析中的一个基本不等式，对于理解和应用傅里叶变换等工具至关重要。 **总结：** 通过对 Grafakos 的《经典傅里叶分析》中习题的解答，不仅可以加深对 Lp 空间、弱 Lp 空间及其性质的理解，还能进一步掌握调和分析中的一些基本工具和技术，如插值理论、霍尔德不等式等。这些知识不仅是进行更高级数学研究的基础，也是解决实际问题的重要工具。

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convex optimization 的习题答案。为讲授优化课程的教师提供支持，也可以作为学生练习的参考。注意这本书里的习题很可能做了一定的放抄袭处理。

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