中文

基于多重设计的最佳多值逼近

泛函分析 2023-04-21 v2

摘要

d=(dj)jImNm{\mathbf d} =(d_j)_{j\in\mathbb{I}_m}\in \mathbb{N}^m 为一个递减的有限正整数序列,α=(αi)iIn\alpha=(\alpha_i)_{i\in\mathbb{I}_n} 为一个有限且非增的正权重序列。给定一族 Φ0=(Fj0)jIm\Phi^0=(\mathcal{F}_j^0)_{j\in\mathbb{I}_m},其中对每个 1jm1\leq j\leq m 有 Bessel 序列 Fj0={fi,j0}iIk(Cdj)k\mathcal{F}_j^0=\{f_{i,j}^0\}_{i\in \mathbb{I}_k}\in (\mathbb{C}^{d_j})^k,本文的主要目的在于刻画 Φ0\Phi^0 中各元素的帧算子 mm-元组在所谓的 (α,d)(\alpha,\mathbf d)-设计集合 D(α,d)D(\alpha,\mathbf d) 中的最佳逼近元,其中 (α,d)(\alpha,\mathbf d)-设计是指满足如下条件的 mm-元组 Φ=(Fj)jIm\Phi=(\mathcal{F}_j)_{j\in\mathbb{I}_m}:每个 Fj={fi,j}iIn\mathcal{F}_j=\{f_{i,j}\}_{i\in\mathbb{I}_n}Cdj\mathbb{C}^{d_j} 中的有限序列,且对 iIni\in\mathbb{I}_njImfi,j2=αi\sum_{j\in\mathbb{I}_m}\|f_{i,j}\|^2=\alpha_i。具体而言,本文完全刻画了联合帧算子距离(JFOD)函数 Θ:D(α,d)R0\Theta:D(\alpha,\mathbf d)\to \mathbb{R}_{\geq 0} 的极小元:Θ(Φ)=j=1mSFjSFj022,\Theta(\Phi)=\sum_{j=1}^m \| S_{\mathcal{F}_j} - S_{\mathcal{F}^0_j}\|_2^2 \,, 其中 SFS_{\mathcal{F}} 表示 F\mathcal{F} 的帧算子,2\|\cdot\|_2 为 Frobenius 范数。事实上,我们证明了 Θ\Theta 的局部极小元亦为全局极小元,并给出了构造最优 (α,d)(\alpha,\mathbf d)-设计的算法。作为主结果的应用,在 m=1m=1 的特殊情形下,我们也刻画了 He、Leng 和 Xu 近期所考虑的一类 G-框架问题的全局极小元。

关键词

引用

@article{arxiv.2212.12004,
  title  = {Best multi-valued approximants via multi-designs},
  author = {María José Benac and Noelia Belén Rios and Mariano Ruiz},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2212.12004},
  year   = {2023}
}