Tauberian class estimates for vector-valued distributions

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

We study Tauberian properties of regularizing transforms of vector-valued tempered distributions. The transforms have the form $M^\mathbf f_\varphi(x,y)=(\mathbf f\ast\varphi_y)(x)$, where the kernel $\varphi$ is a test function and $\varphi_y(\cdot)=y^{-n}\varphi(\cdot/y)$. We investigate conditions which ensure that a distribution that a priori takes values in a locally convex space actually takes values in a narrower Banach space. Our goal is to characterize spaces of Banach-space-valued tempered distributions in terms of so-called class estimates for the transform $M^\mathbf f_\varphi(x,y)$. Our results generalize and improve earlier Tauberian theorems due to Drozhzhinov and Zav'yalov. Special attention is paid to finding the optimal class of kernels $\varphi$ for which these Tauberian results hold. Bibliography: 24 titles.

作者简介

Stevan Pilipović

University of Novi Sad, Faculty of Science and Mathematics, Department of Mathematics and Informatics

Email: pilipovic@unsim.ns.ac.yu
Doctor of physico-mathematical sciences, Professor

Jasson Vindas

Ghent University

Email: jasson.vindas@ugent.be
PhD, Professor

参考

  1. N. H. Bingham, C. M. Goldie, J. L. Teugels, Regular variation, Encyclopedia Math. Appl., 27, Paperback ed., Cambridge Univ. Press, Cambridge, 1989, xx+494 pp.
  2. R. Chill, “Tauberian theorems for vector-valued Fourier and Laplace transforms”, Studia Math., 128:1 (1998), 55–69
  3. G. Debruyne, J. Vindas, “Generalization of the Wiener–Ikehara theorem”, Illinois J. Math., 60:2 (2016), 613–624
  4. G. Debruyne, J. Vindas, “Optimal Tauberian constant in Ingham's theorem for Laplace transforms”, Israel J. Math., 228:2 (2018), 557–586
  5. G. Debruyne, J. Vindas, “Complex Tauberian theorems for Laplace transforms with local pseudofunction boundary behavior”, J. Anal. Math. (to appear)
  6. P. Dimovski, S. Pilipovic, J. Vindas, “New distribution spaces associated to translation-invariant Banach spaces”, Monatsh. Math., 177:4 (2015), 495–515
  7. Ю. Н. Дрожжинов, “Многомерные тауберовы теоремы для обобщенных функций”, УМН, 71:6(432) (2016), 99–154
  8. Ю. Н. Дрожжинов, Б. И. Завьялов, “Тауберовы теоремы для обобщенных функций со значениями в банаховых пространствах”, Изв. РАН. Сер. матем., 66:4 (2002), 47–118
  9. Ю. Н. Дрожжинов, Б. И. Завьялов, “Многомерные тауберовы теоремы для обобщенных функций со значениями в банаховых пространствах”, Матем. сб., 194:11 (2003), 17–64
  10. Ю. Н. Дрожжинов, Б. И. Завьялов, “Применения тауберовых теорем в некоторых задачах математической физики”, ТМФ, 157:3 (2008), 373–390
  11. M. Holschneider, Wavelets. An analysis tool, Oxford Math. Monogr., The Clarendon Press, Oxford Univ. Press, New York, 1995, xiv+423 pp.
  12. J. Korevaar, Tauberian theory. A century of developments, Grundlehren Math. Wiss., 329, Springer-Verlag, Berlin, 2004
  13. J. Korevaar, “Distributional Wiener–Ikehara theorem and twin primes”, Indag. Math. (N.S.), 16:1 (2005), 37–49
  14. S. Pilipovic, D. Rakic, J. Vindas, “New classes of weighted Hölder–Zygmund spaces and the wavelet transform”, J. Funct. Spaces Appl., 2012 (2012), 815475, 18 pp.
  15. S. Pilipovic, B. Stankovic, J. Vindas, Asymptotic behavior of generalized functions, Ser. Anal. Appl. Comput., 5, World Sci. Publ., Hackensack, NJ, 2012, xiv+294 pp.
  16. S. Pilipovic, J. Vindas, “Multidimensional Tauberian theorems for vector-valued distributions”, Publ. Inst. Math. (Beograd) (N.S.), 95:109 (2014), 1–28
  17. У. Рудин, Функциональный анализ, Мир, М., 1975, 443 с.
  18. L. Schwartz, “Theorie des distributions à valeurs vectorielles. I”, Ann. Inst. Fourier Grenoble, 7 (1957), 1–141
  19. J. Sebastião e Silva, “Sur la definition et la structure des distributions vectorielles”, Portugal. Math., 19 (1960), 1–80
  20. F. Trèves, Topological vector spaces, distributions and kernels, Academic Press, New York–London, 1967, xvi+624 pp.
  21. J. Vindas, S. Pilipovic, D. Rakic, “Tauberian theorems for the wavelet transform”, J. Fourier Anal. Appl., 17:1 (2011), 65–95
  22. V. S. Vladimirov, Methods of the theory of generalized functions, Anal. Methods Spec. Funct., 6, Taylor & Francis, London, 2002, xiv+311 pp.
  23. В. С. Владимиров, Ю. Н. Дрожжинов, Б. И. Завьялов, Многомерные тауберовы теоремы для обобщенных функций, Наука, М., 1986, 304 с.
  24. Б. И. Завьялов, “Об асимптотических свойствах функций, голоморфных в трубчатых конусах”, Матем. сб., 136(178):1(5) (1988), 97–114

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Pilipović S.R., Vindas J., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».