在数学领域，尤其是逼近论中，熵数是一个重要的概念，它在最优问题如基于信息的复杂度、最优数量估计等方面有着紧密的联系。本文以对角算子的熵数为研究对象，主要探讨了有限维和无限维对角算子的熵序数问题，给出了对角算子熵序数的估计。
熵数作为逼近论的一个主要内容，它在近似理论中受到了许多研究者的关注。熵数的估计与许多最优问题密切相关，例如基于信息的复杂性、最优数量估计等等。熵数的主要研究对象是基于现代分析和计算数学中广泛应用的基本函数类，包括Sobolev空间、Hölder-Nikolskii空间、Besov空间以及某些解析函数类。其主要目的，在于为函数类找到一种意义上的最佳近似集合和最佳近似方法，并估计最佳近似的顺序。
在介绍部分中，文章指出函数空间的熵数在过去十年间被广泛且深入地研究，取得了一系列优秀成果。然而，估计函数空间的熵数并非易事。常见的方法是将估计函数空间的熵数转换为估计序列空间的熵数。因此，估计序列空间的熵数显得尤为重要。
本文的研究背景部分详细介绍了熵数的相关概念。熵数是度量函数类复杂性的一种度量，它与函数在某种度量下的逼近性质有关。在给定的函数空间中，熵数可以用来确定该空间中函数集的“大小”或“复杂度”。而对角算子，由于其在形式上的特殊性——对角线上的元素代表了函数的特征——使得它在某些情况下可以简化问题，或者在某些数学领域，比如谱理论中，发挥着核心作用。
文章接着探讨了有限维对角算子Dm在给定空间lm→lp(1≤q<p≤∞)的熵序数，并给出了估计。这意味着研究者尝试去界定在一个有限维向量空间中，由对角线元素表示的算子所定义的函数集合的复杂性。通过对有限维算子熵数的研究，可以得到更一般化的对角算子性质。
另一方面，研究还估计了某一类无限维对角算子D: lp→lq(1≤q<p≤∞)的熵序数。无限维空间的分析较之有限维来说更为复杂，因为其涉及无限多个自由度。对无限维对角算子的研究，可以帮助我们理解更为复杂的函数空间中的逼近性质。
本文使用了熵数的概念，对函数空间中的对角算子进行了深入的分析，旨在为对角算子的研究提供新的视角和方法。这不仅涉及到了数学理论上的探讨，而且在实际应用中，如数值分析、优化理论等领域也有广泛的应用前景。
对角算子的熵数研究不仅丰富了数学理论，也为近似理论提供了新的研究工具，具有重要的理论价值和应用潜力。通过对有限维和无限维对角算子熵数的研究，可以进一步深化我们对于数学分析、函数空间以及算子理论的理解。
