黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12531137)
- 作品数：10 被引量：10H指数：2
- 相关作者：左明霞段丽芬程亚焕张静黄悦更多>>
- 相关机构：哈尔滨理工大学通化师范学院吉林财经大学更多>>
- 发文基金：黑龙江省教育厅科学技术研究项目国家自然科学基金吉林省教育厅科研项目更多>>
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- 赋广义Orlicz范数Orlicz序列空间的k-端点和k-强端点被引量：3
- 2014年
- 给出了由N-函数生成赋广义Orlicz范数的Orlicz序列空间中k-端点和k-强端点的判据,得到了该空间关于广义Orlicz范数k严格凸和中点局部k一致凸的条件.
- 张静段丽芬左明霞
- 关键词：广义ORLICZ范数ORLICZ序列空间K-端点
- 赋广义Orlicz范数Orlicz序列空间的局部一致凸性被引量：1
- 2015年
- 利用序列Banach空间中相关序列的特殊技巧研究Orlicz序列空间局部一致凸和弱局部一致凸问题,得到了赋广义Orlicz范数Orlicz序列空间局部一致凸和弱局部一致凸的条件.
- 程亚焕段丽芬左明霞
- 关键词：广义ORLICZ范数ORLICZ序列空间局部一致凸
- 赋广义Orlicz范数Orlicz函数空间的k-接近一致凸性
- 2016年
- 给出了赋广义Orlicz范数Orlicz函数空间k-接近一致凸和接近一致凸的一个判据.
- 段丽芬左明霞崔红雨
- 关键词：ORLICZ函数空间广义ORLICZ范数
- Orlicz序列空间的(k)性质被引量：3
- 2017年
- (k)性质是Banach空间中一个重要的几何性质,它与弱不动点性质密切相关。利用Banach空间及Orlicz空间的几何理论,研究(k)性质在一类具体的Banach空间——Orlicz序列空间中的刻画问题。给出了赋Luxemburg范数和赋Orlicz范数的Orlicz序列空间具有(k)性质的判别准则。作为推论,得到了这类空间具有弱不动点性质的一个充分条件。
- 左明霞彭丽娜
- 关键词：ORLICZ序列空间LUXEMBURG范数ORLICZ范数
- 赋Luxemburg范数的Musielak-Orlicz序列空间的局部β性质
- 2013年
- 给出了赋Luxemburg范数的Musielak-Orlicz序列空间l M的单位球面上的任意一点是β点的充分必要条件.作为推论给出了此空间具有局部β性质的判别准则.
- 左明霞张淑凤
- 关键词：MUSIELAK-ORLICZ序列空间LUXEMBURG范数
- 赋p-Amemiya范数的Orlicz函数空间的H_μ性质
- 2016年
- 讨论了赋p-Amemiya范数‖·‖Φ,p(1
- 左明霞黄悦
- 关键词：ORLICZ函数空间
- 赋Orlicz范数的Orlicz函数空间的紧强凸性质被引量：1
- 2015年
- 利用Banach空间几何理论中凸性与光滑性的对偶关系,研究了紧强凸性质在赋Orlicz范数的Orlicz函数空间L0M中的刻画问题.首先,给出了赋Luxemburg范数的Orlicz函数空间LM的子空间EM具有S性质的判别准则.然后在赋Orlicz范数Orlicz函数空间L0M中,给出了紧强凸性质的具体刻画,进而得到了这类空间具有强凸性质的充分必要条件.
- 左明霞邹金爽
- 关键词：ORLICZ函数空间
- 赋广义Orlicz范数Orlicz函数空间的完全k-凸性被引量：1
- 2015年
- 利用Banach空间凸性理论和广义Orlicz范数的特征,研究了赋广义Orlicz范数Orlicz函数空间完全k-凸性,得到了Orlicz函数空间关于广义Orlicz范数完全k-凸的判别准则.
- 程亚焕段丽芬左明霞
- 关键词：广义ORLICZ范数ORLICZ函数空间
- 赋广义Orlicz范数的Orlicz空间的一致Kadec-Klee性质
- 2015年
- 利用Banach空间一般理论和广义Orlicz范数的特性,对具有一致Kadec-Klee性质的赋广义Orlicz范数的Orlicz空间进行研究,得到了由N-函数生成的赋广义Orlicz范数的Orlicz空间具有一致Kadec-Klee性质的判据,作为其推论给出了该空间接近一致凸的充要条件.
- 段丽芬左明霞
- 关键词：广义ORLICZ范数ORLICZ函数空间ORLICZ序列空间
- 在线社会网络用户影响力研究的文献计量分析被引量：1
- 2020年
- 为探析我国在线社会网络用户影响力研究的动态,以中国知网(CNKI)数据库收录的194篇相关文献为对象,基于文献计量和社会网络分析理论,使用统计分析和网络科学方法对该主题研究的特征、热点、作者、机构及其合作关系进行分析.研究表明:该主题研究具有典型的学科交叉性质,得到了计算机科学、管理学、数学等多个学科的关注;研究热点比较集中,在社交平台方面对微博的研究最多,在用户影响力方面以信息传播、意见领袖、网络舆情为主,在研究方法上以复杂网络、社会网络中的关键节点识别、PageRank算法为主;学者合作网络和机构合作网络稀疏,呈现小团队特征.将为从事相关领域研究的学者选题、团队建设等提供决策参考.
- 翟莉孟丽新
- 关键词：社交媒体合作网络
