In mathematics, generalized functions are objects extending the notion of functions. There is more than one recognized theory, for example the theory of distributions. Generalized functions are especially useful in making discontinuous functions more like smooth functions, and describing discrete physical phenomena such as point charges. They are applied extensively, especially in physics and engineering.
A common feature of some of the approaches is that they build on operator aspects of everyday, numerical functions. The early history is connected with some ideas on operational calculus, and more contemporary developments in certain directions are closely related to ideas of Mikio Sato, on what he calls algebraic analysis. Important influences on the subject have been the technical requirements of theories of partial differential equations, and group representation theory.
In the mathematics of the nineteenth century, aspects of generalized function theory appeared, for example in the definition of the Green's function, in the Laplace transform, and in Riemann's theory of trigonometric series, which were not necessarily the Fourier series of an integrable function. These were disconnected aspects of mathematical analysis at the time.
The intensive use of the Laplace transform in engineering led to the heuristic use of symbolic methods, called operational calculus. Since justifications were given that used divergent series, these methods had a bad reputation from the point of view of pure mathematics. They are typical of later application of generalized function methods. An influential book on operational calculus was Oliver Heaviside's Electromagnetic Theory of 1899.
When the Lebesgue integral was introduced, there was for the first time a notion of generalized function central to mathematics. An integrable function, in Lebesgue's theory, is equivalent to any other which is the same almost everywhere. That means its value at a given point is (in a sense) not its most important feature.
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We cover the theory and applications of sparse stochastic processes (SSP). SSP are solutions of differential equations driven by non-Gaussian innovations. They admit a parsimonious representation in a
En son coeur, c'est un cours d'analyse fonctionnelle pour les physiciens et traite les bases de théorie de mesure, des espaces des fonctions et opérateurs linéaires.
Dans ce cours on définira et étudiera la notion de mesure et d'intégrale contre une mesure dans un cadre général, généralisant ce qui a été fait en Analyse IV dans le cas réel.
On verra aussi quelques
vignette|Une photographie de David Hilbert (1862 - 1943) qui a donné son nom aux espaces dont il est question dans cet article. En mathématiques, un espace de Hilbert est un espace vectoriel réel (resp. complexe) muni d'un produit scalaire euclidien (resp. hermitien), qui permet de mesurer des longueurs et des angles et de définir une orthogonalité. De plus, un espace de Hilbert est complet, ce qui permet d'y appliquer des techniques d'analyse. Ces espaces doivent leur nom au mathématicien allemand David Hilbert.
Laurent Moïse Schwartz est un mathématicien français, né le à Paris où il est mort le . Il est le premier Français à obtenir la médaille Fields, en 1950 pour ses travaux sur la théorie des distributions. Professeur emblématique à l'École polytechnique de 1959 à 1980, membre de l'Académie des sciences et intellectuel engagé, il s'est distingué par ses nombreux combats politiques. Laurent Schwartz est issu d’une famille juive d’origine alsacienne, imprégnée de culture scientifique.
En mathématiques, une suite régularisante est une suite de fonctions régulières utilisées afin de donner une approximation lisse de fonctions généralisées, le plus souvent par convolution afin de lisser les discontinuités. Une suite de fonctions tests ( C à support compact) sur est dite régularisante si, pour tout indice : le support de est inclus dans une boule avec : les fonctions sont donc de plus en plus resserrées autour de l'origine.
Explore la théorie spectrale, en mettant l'accent sur les propriétés de régularité et en intégrant des théorèmes dans le contexte des espaces de Sobolev et des fonctions compactes supportées.
The goal of this paper is to characterize function distributions that general neural networks trained by descent algorithms (GD/SGD), can or cannot learn in polytime. The results are: (1) The paradigm of general neural networks trained by SGD is poly-time ...
WILEY2023
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The transmission eigenvalue problem is a system of two second-order elliptic equations of two unknowns equipped with the Cauchy data on the boundary. In this work, we establish the Weyl law for the eigenvalues and the completeness of the generalized eigenf ...
Philadelphia2023
We generalize the fixed-point property for discrete groups acting on convex cones given by Monod in [23] to topological groups. At first, we focus on describing this fixed-point property from a functional point of view, and then we look at the class of gro ...