與Noor積分算子有關(guān)的某些多葉解析函數(shù)子類的性質(zhì).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、復分析是研究復函數(shù),特別是亞純函數(shù)和解析函數(shù)的數(shù)學理論。它是古老而富有生命的數(shù)學分支之一,是一個經(jīng)典的研究領(lǐng)域,曾經(jīng)吸引了許多數(shù)學家的高度關(guān)注。它的理論和方法不但可以用來解決微分方程、解析數(shù)論、微分幾何、拓撲學等許多數(shù)學問題,而且更為普遍的應(yīng)用于自然科學的諸多領(lǐng)域,如理論物理、空氣動力學等方面。單葉函數(shù)與從屬原理是幾何函數(shù)論的重要內(nèi)容之一。它們的理論研究包括單葉函數(shù)的面積定理、增長定理、偏差定理、系數(shù)估計、從屬鏈、微分方程與微分從屬等內(nèi)

2、容。許多學者在這方面做了大量工作,如Millerand Mocanu等。
   幾何函數(shù)理論的基石是Koebe提出的單葉函數(shù)理論。他在1907年發(fā)表的論文里給出了單葉函數(shù)理論中最精確的結(jié)論。1914年,Gronwell給出了面積定理的證明。1916年,Bieberbach對標準化的單葉函數(shù)的第二系數(shù)進行了估計,其一些結(jié)論證明了這一領(lǐng)域的重要性。
   函數(shù)f在區(qū)域D內(nèi)獲得的每個值至多p次并在區(qū)域D內(nèi)的某些值恰好p次,則稱

3、為p葉,或階為p的多葉函數(shù),其中p>1。令p=1,我們得到的是單葉函數(shù),因為在這種情形下f在D內(nèi)沒有其它的值了。p葉函數(shù)理論不僅僅只是一個廣義單葉函數(shù)理論,從單葉到多葉的一些結(jié)論的推廣是繁鎖復雜的,甚至是錯誤的。首次在多葉函數(shù)中成功獲得精確不等式的是由Hayman在1955年得出的。
   除此之外,很多研究學者研究過與原點有關(guān)的多葉星象函數(shù)、多葉凸函數(shù)和單位圓盤內(nèi)近于凸的多葉函數(shù)的子類。1917年,Lowner介紹了由旋轉(zhuǎn)邊界

4、有界函數(shù)的概念推出的凸函數(shù)。后來Paatero對這類函數(shù)進行了仔細地研究。Pinchuk,Brannan,Kirwan,Padmanabhan和Parvatham,Moulis,Coonce,Noor,Nooretal.及其他數(shù)學家都討論過邊界有界函數(shù)類和旋轉(zhuǎn)半徑有界函數(shù)。同時,Noor分別通過Noor積分算子、Ruscheweyh導數(shù)算子、Bernardi算子以及Jim-kim-Srivastava算子對這兩類函數(shù)進行了研究。

5、   這里給出的研究大都運用的是卷積(Hadamard乘積)和微分從屬的技巧。通過Schwarz函數(shù)定義從屬關(guān)系,Janowski和其他學者利用從屬關(guān)系介紹了一系列的解析函數(shù)子類。1973年,Rscheweyh和Sheil-Small運用卷積的技巧證明了Polya-Schoenberg猜想,他們證實了星函數(shù)類、凸函數(shù)類和近于凸函數(shù)類在與凸函數(shù)卷積的情形下是不變的。Ruscheweyh,Duren以及Goodman在這一概念上進行了延伸

6、。很多學者通過運用Ruscheweyh的技巧還證明了一些其它解析類與凸(或其它相關(guān)的)函數(shù)進行卷積后也是閉的。除此之外,一些線性算子,如:Carlson-Shaffer算子,Ruscheweyh導數(shù)算子和Noor積分算子都是在單位圓內(nèi)通過Hadamard乘積或卷積來定義的。通過這些算子,引出了一些有趣的解析函數(shù)子類,并系統(tǒng)地研究了它們的一些經(jīng)典性質(zhì),如:系數(shù)估計、偏差定理和包含關(guān)系。
   受到以上研究的啟發(fā),本文利用Noor積

7、分算子定義兩個多葉解析函數(shù)類(Ψ)(h)和κ(h),同時還研究了這些函數(shù)類的解析性質(zhì)和幾何性質(zhì),如:解析函數(shù)類(Ψ)(1+z/1-z)的充分條件、輻角性質(zhì)、增長定理、偏差定理和覆蓋定理。
   整篇論文由五個章節(jié)組成。章節(jié)分布情況如下:
   第一章是引言:給出了本文研究工作所需的一些基本概念,如:p葉解析函數(shù)類,p葉星函數(shù),p葉凸函數(shù),p葉強星函數(shù),Noor積分算子等概念,并定義了兩類多葉解析函數(shù)類(Ψ)(h)和κ(h

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