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原来,这个项目,应该这样去
!
“这个项目,我
主导,你们两个的任务就是辅助我,解决一些难度不算大的环节。”
框架早已被菲涅尔教授搭建好。
授继续说
,“我不会说什么加油激励的话,只希望你们两个不要忘记来这的目的,想要退
,我随时
迎。”
菲涅尔教授让两人找位置坐下,搬过来一台笔记本电脑,打开一份ppt,指着
,“这是我
的一个简短的课题研究
程。”
菲涅尔教授翻到下一页ppt,上面只写着一行公式:
程诺和赫尔

,表示知
。
两人同时
。
“多余的话说
这里,现在我们来谈谈课题的事情。”
“不错,这就是fritzjohn必要最优
条件。你们也看
来了,这个fritzjohn必要最优
条件如果直接去研究的话,不仅变量极多,函数方程不好定义之外,还存在推导过程中公式复杂的问题。”
以他们两个的能力,还不足以撑起这个项目的框架。
菲涅尔教授继续
着讲解,“这个项目的拟定名称,叫
黎曼
形上fritzjohn必要最优
条件。那就首先要明白,何谓黎曼
形,何谓fritzjohn必要最优
条件!”
下一张ppt展示在两人面前。
“也因此,我们需要转换一下思路。”
程诺扫了一
,恍然大悟一声,“lipschitz函数?!”
程诺心中,已经大概明白了这个项目菲涅尔教授的破题
是什么了。
“第四步,……”
菲涅尔教授继续他的理论讲解,“在这个公式中,我们可以把m当
一个m维的黎曼
形。”
菲涅尔教授瞥了一
程诺,目光带着一丝赞赏,“准确的说,是局
lipschitz函数!”
“那就好了,类比一下,我们就可以把mp问题从线
的空间扩展到微分
形上,而微分
形又是非光
的,那么我们就可以有如下的框架构建。”
“第一步,在黎曼
形上建立非光
分析工
,即在
形上定义广义方向导数和广义梯度。”
程诺不假思索的回答,“所谓的fritzjohn必要最优
条件,便是指minfx,st.{gx≤0,hx=0,x∈m的必要最优
条件。”
“黎曼
形这个概念不用说,而fritzjohn必要最优
条件对你们来说应该比较陌生。”他先把目光望向程诺,“程诺,你了解这个概念吗?”
而程诺在看到那一条条井然有序的过程步骤,有一
醍醐
的
觉。
f:m→r,g:m→r^l,h:m→r^n
“艾顿可的那篇关于hilbert空间中mp问题的论文,你们两个都应该有读到过吧?”
lipschitz函数,是指若fx在区间i上满足对定义域d的任意两个不同的实数x1、x2均有:∥fx1-fx2∥<=k∥x1-x2∥成立,必定有fx在区间i上一致连续.
“第三步,在前两步的基础上,讨论黎曼
形上问题mp的fritzjohn型最优
条件.”
“第二步,讨论广义梯度的
质。”