A family $\mathcal{T}^{(\nu)}$, $\nu\in\mathbb{R}$, of semiinfinite positive Jacobi matrices is introduced with matrix entries taken from the Hahn-Exton $q$-difference equation. The corresponding matrix operators defined on the linear hull of the canonical basis in $\ell^{2}(\mathbb{Z}_{+})$ are essentially self-adjoint for $|\nu|\geq1$ and have deficiency indices $(1,1)$ for $|\nu|<1$. A convenient description of all self-adjoint extensions is obtained and the spectral problem is analyzed in detail. The spectrum is discrete and the characteristic equation on eigenvalues is derived explicitly in all cases. Particularly, the Hahn-Exton $q$-Bessel function $J_{\nu}(z;q)$ serves as the characteristic function of the Friedrichs extension. As a direct application one can reproduce, in an alternative way, some basic results about the $q$-Bessel function due to Koelink and Swarttouw.


翻译:使用从Hahn-Exton $q$- difference 等式中提取的矩阵条目,引入了半无限制正数 Jacobi矩阵的美元( nulex) $, $unthcal{T}\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\

0
下载
关闭预览

相关内容

Jacobi矩阵,也称为Jacobi算子,是作用于由无限三对角矩阵给出的序列的对称线性算子。 它通常用于指定有限的正Borel测度上的正交多项式系统。 该运算符以Carl Gustav Jacob Jacobi的名字命名。该名称源于Jacobi的一个定理,最早可追溯至1848年,该定理指出,主理想域上的每个对称矩阵都与三对角矩阵一致。
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
4+阅读 · 2019年12月2日
The Measure of Intelligence
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月5日
Visualizing and Measuring the Geometry of BERT
Arxiv
7+阅读 · 2019年10月28日
Revealing the Dark Secrets of BERT
Arxiv
4+阅读 · 2019年9月11日
A General and Adaptive Robust Loss Function
Arxiv
8+阅读 · 2018年11月5日
Arxiv
4+阅读 · 2018年1月15日
VIP会员
相关VIP内容
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
相关论文
Arxiv
4+阅读 · 2019年12月2日
The Measure of Intelligence
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月5日
Visualizing and Measuring the Geometry of BERT
Arxiv
7+阅读 · 2019年10月28日
Revealing the Dark Secrets of BERT
Arxiv
4+阅读 · 2019年9月11日
A General and Adaptive Robust Loss Function
Arxiv
8+阅读 · 2018年11月5日
Arxiv
4+阅读 · 2018年1月15日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员