项目名称: Riemann-Hilbert 方法的一致渐近分析及其应用研究

项目编号: No.11501215

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2016

项目学科: 数理科学和化学

项目作者: 林郁

作者单位: 华南理工大学

项目金额: 18万元

中文摘要: Riemann-Hilbert (RH)方法开创了正交多项式一致渐近分析的新途径,并取得很多深刻的研究成果。然而在非经典正交多项式系统中,传统 RH 方法的一致渐近分析不再适用,其渐近性质在临界点处表现出奇异行为。利用 RH 方法研究非经典正交多项式系统的渐近性质,需要发展基于 RH 方法的临界点一致渐近分析技术,这是现代渐近分析研究中的重要问题。本课题拟以非经典正交多项式系统的奇异行为研究为应用背景,以特殊函数为主要工具,发展基于RH方法的临界点一致渐近分析技术,以期获得三类重要正交多项式系统,聚点型临界点离散正交多项式,聚点型临界点混合权正交多项式及重合型临界点离散正交多项式一致渐近的发展。该课题研究有助于推动 RH 一致渐近方法、正交多项式理论及超越函数解析理论的深入发展。

中文关键词: Riemann-Hilbert方法;一致渐近;正交多项式;Painleve;函数;最速下降法

英文摘要: Riemann-Hilbert (RH) approach is a new method to study uniform asymptotic of orthogonal polynomials (OP), and it has been successful in deriving many nice results. However, for the non-classical OP, classical RH approach would be fail, and it was shown that the singular behaviour at the critical points. To study the asymptotic behaviour of the non-classical OP, we need to develop uniform asymptotic analysis for the critical points via RH approach, and this method plays an important rules in the modern asymptotic analysis. Our purpose in this project is to develop the uniform asymptotic analysis for critical point via RH approach by using the special functions, and study the uniform asymptotics of three important OP, such as discrete OP with accumulating critical points, mixed-type OP with accumulating critical points and discrete OP with coalescing critical points. This project would certainly contribute to the development of uniform RH approach, orthogonal polynomials, special function and its further applications.

英文关键词: Riemann-Hilbert approachie;uniform asymptotics;orthogonal polynomials;Painleve transcendents ;steepest-descend method

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【AI+军事】附PPT 《前瞻性分析:获得决策优势的方法》
专知会员服务
90+阅读 · 2022年4月17日
专知会员服务
13+阅读 · 2021年8月29日
专知会员服务
77+阅读 · 2021年7月23日
专知会员服务
34+阅读 · 2020年11月26日
【哈佛经典书】概率论与随机过程及其应用,382页pdf
专知会员服务
61+阅读 · 2020年11月14日
【ST2020硬核课】深度神经网络,57页ppt
专知会员服务
45+阅读 · 2020年8月19日
《常微分方程》笔记,419页pdf
专知会员服务
71+阅读 · 2020年8月2日
卷积神经网络的概述论文:分析、应用和展望,21页pdf
专知会员服务
90+阅读 · 2020年4月7日
经典重温:卡尔曼滤波器介绍与理论分析
极市平台
0+阅读 · 2021年10月25日
《自然语言处理:基于预训练模型的方法》PPT下载
智能合约的形式化验证方法研究综述
专知
15+阅读 · 2021年5月8日
缺失数据统计分析,第三版,462页pdf
专知
46+阅读 · 2020年2月28日
学会原创 | 自然语言的语义表示学习方法与应用
中国人工智能学会
11+阅读 · 2019年3月7日
3分钟看懂史上最强NLP模型BERT
新智元
23+阅读 · 2019年2月27日
干货:复杂网络及其应用简介
数据猿
25+阅读 · 2018年12月21日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Arxiv
24+阅读 · 2021年4月23日
Arxiv
10+阅读 · 2020年6月12日
小贴士
相关VIP内容
【AI+军事】附PPT 《前瞻性分析:获得决策优势的方法》
专知会员服务
90+阅读 · 2022年4月17日
专知会员服务
13+阅读 · 2021年8月29日
专知会员服务
77+阅读 · 2021年7月23日
专知会员服务
34+阅读 · 2020年11月26日
【哈佛经典书】概率论与随机过程及其应用,382页pdf
专知会员服务
61+阅读 · 2020年11月14日
【ST2020硬核课】深度神经网络,57页ppt
专知会员服务
45+阅读 · 2020年8月19日
《常微分方程》笔记,419页pdf
专知会员服务
71+阅读 · 2020年8月2日
卷积神经网络的概述论文:分析、应用和展望,21页pdf
专知会员服务
90+阅读 · 2020年4月7日
相关资讯
经典重温:卡尔曼滤波器介绍与理论分析
极市平台
0+阅读 · 2021年10月25日
《自然语言处理:基于预训练模型的方法》PPT下载
智能合约的形式化验证方法研究综述
专知
15+阅读 · 2021年5月8日
缺失数据统计分析,第三版,462页pdf
专知
46+阅读 · 2020年2月28日
学会原创 | 自然语言的语义表示学习方法与应用
中国人工智能学会
11+阅读 · 2019年3月7日
3分钟看懂史上最强NLP模型BERT
新智元
23+阅读 · 2019年2月27日
干货:复杂网络及其应用简介
数据猿
25+阅读 · 2018年12月21日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员