基于Jacobi多项式零点的拟Grünwald插值算子

考虑基于一般Jacobi多项式Jn(x)=J(α,β)n(x)(0≤α,β<1)零点∪{-1,1}的拟Grünwald插值多项式G*n(f,x),证明了G*n(f,x)在(-1,1)内几乎一致收敛于连续函数f(x),并给出点态逼近估计.     

关于Bernstein型求和算子收敛阶的点态估计

对以(1-x)Wn(x)的零点作为插值节点构造的Bernstein型求和算子Fn(f;x)的一致收敛性及最佳逼近阶研究的基础上,首先给出了一个Bernstein型求和算子及其相关引理,然后研究一个Bernstein型求和算子对于连续函数类一致收敛,并且在连续状态下得到了点态逼近阶。     

隐格式二次样条插值余项估计

1974年,Marsden提出了一类隐格式二次周期插值样条(¨,并得到误差估计的上界.但对隐式插值的余项还未得到误差的最佳系数,A·Hall(¨、李岳生c。)对三次、二.次样条插值误差的最佳系数分别进行了研究.本文提出了估计误差的另一种方法,【lp从估计一类泛函的界出发,得到优于Marsden的结果,并证明了其I{1 11f(x)一s(x)忆的估计系数是最佳的.设π为区间[0,1]上的一个分划,π:0=x_0相似文献   

两个切触有理插值逼近算子

本文构造了两个切触有理插值逼近算子Hn(f;x)和Gn(f;x)。它们分别基于Hermite-Fejer插值多项式Hn(f;x)和Grunwald插值多项式Gn(f;x)。主要证明了当f∈c[-1,1]时,有|Hn(f;x)-f(x)|=0(1)Wr(1/n)(n≥2) |Gn(f;x)-f(x)|=0(1)Wr(1/n)(n≥2)其中Wr(δ)是f(x)的连续模。显然它们的逼近阶优于Hn(f;x)和Gn(f;x)的逼近阶[1]。     

Lagrange 插值多项式的线性组合

鉴于 L agrange插值多项式并非对任何的连续函数都能一致收敛 ,本文以 ( 1-x) Wn( x)的零点作为插值节点 ,对 L agrange插值多项式中的被插值函数进行线性组合 (也称函数平均 ) ,构造了算子 An,r( f;x) ,它对于有任意阶导数的连续函数 f ( x )∈ Cl[-1,1] ,( 0≤ l≤ r)都一致收敛 ,收敛阶为 |An,r( f ;x ) -f ( x ) |=O En( f ) 1nl ω( f (l) ,1n) 1nl 1且收敛阶达到了最佳 .( r是奇自然数 )     

一个插值问题及其应用

问题 f(x)在区间[a,b]上连续,在(a,b)内可导,对任意给定的三点a≤x0相似文献   

关于拟Grünwald插值算子的收敛性

就一种拟Grünwald插值多项式G*n(f,x)的几种收敛性进行了讨论,证明了在C[-1,1]上它是点态收敛和Lp(p＞0)平均收敛的,但非一致收敛.     

在等距结点上Lagrange插值多项式的发散性

191 8年 ,Bernstein证明了对于函数 |x|,由闭区间 [-1 ,1 ]上的等距结点所构成的 Lagrange插值多项式序列 ,除 -1 ,0 ,1以外 ,在闭区间 [-1 ,1 ]上的其它任何点都发散 .在本文中考虑了函数f (x) =x2 ,当 0≤ x≤ 1时 ,-x2 ,　当 -1≤ x≤ 0时 ,将证明函数 f (x)对于闭区间 [-1 ,1 ]上的等距结点所构成的Lagrange插值多项式 ,当增大时 ,除 -1 ,0 ,1以外 ,在闭区间 [-1 ,1 ]上的其它任何点处都不收敛于 f (x) .     

Lagrange插值多项式“1／2”平均的收敛阶

本文研究了以Jacobi多项式V_n(x)=(1-x)J_n(x)(J_n(x)=sinNθ/sin(θ/2),N=(2n+1)/2,x=cosθ)的零点为插值节点的Lagrange插值过程“1/2”平均算子,给出了点态收敛阶。     

关于拟Gruenwald插值算子的收敛性

就一种拟 Grünwald插值多项式 G*n (f ,x)的几种收敛性进行了讨论 ,证明了在 C[- 1,1] 上它是点态收敛和 Lp(p >0 )平均收敛的 ,但非一致收敛。     

基于心率遥测的某单人单机系统操作手心理分析

本文结合某单人单机系统操作手作业的心率遥测实验,梳理总结了操作手在不同环境中的心理特点,认真剖析了不同作业环境对操作手心理的影响因素,提出了加强操作手心理训练的针对性对策。本文对增强某单人单机系统操作手心理素质、推动该型装备作战效能发挥具有一定实践应用价值。     

引入集中算子和扩张算子的改进FKCN算法

针对FKCN算法收敛速度较慢的缺点,通过引入集中算子和扩张算子,在保证聚类准确度提高的情况下,还较大的加速了算法的收敛速度.试验说明,算法很大的提高了算法的效率.     

抽象函数空间算子方程解的存在定理

利用单调迭代的方法研究了抽象函数空间C[I,E]中算子方程解的存在性、惟一性以及解的迭代序列的收敛性,证明了抽象函数空间算子方程解的存在性。     

关于Ditzian算子逼近定理的改进

利用算子 Boolban 和构造一类新算子的方法,研究 Ditzian 算子的收敛速度,从而改迸了Ditzian 得到的逼近正定理。     

一种考虑环境作用的协同免疫遗传算法

在综合考虑了环境对生物进化的影响、免疫算法的结构以及遗传算法部分算子的基础上,提出一种考虑环境作用的协同免疫遗传算法(ESIGA),以实现提高算法搜索速度和全局搜索能力的目标.在该算法中,设计了克隆环境演化算子和自适应探索算子,并构造了3个子种群协同进化以发挥克隆环境演化算子的影响,从而提高算法的全局搜索能力.引入的自适应探索算子和克隆环境演化算子,使算法具备了一定的学习能力,可加速搜索和防止早熟.构建的主种群和协同种群相互影响,使得算法对环境具有改良能力,加强了克隆环境演化算子的性能,而精英种群则加强了算法在优质个体邻域的搜索能力.采用13个常用无约束优化问题测试函数对算法做了检验,测试数据表明:ESIGA算法与正交遗传算法相比,其搜索速度要快于正交遗传算法1～2倍,并能够处理1 000维的高维优化问题.     

基于改进遗传算法的线材排样优化

针对线材排样优化问题,在分析线材排样方案数学模型的基础上,提出了基于改进遗传算法的优化求解方案。该算法设计了一种新颖的遗传算子,包括顺序交叉算子、线性变异算子、扩展选择算子。实验表明,该算法逼近理论最优值,而且收敛速度快,较好地解决了线材排样问题。     

Improved Roberts operator for detecting surface defects of heavy rails with superior precision and efficiency

An experimental platform accompanying with the improved Roberts algorithm has been developed to achieve accurate and real-time edge detection of surface defects on heavy rails.Detection results of scratching defects show that the improved Roberts operator can attain accurate positioning to defect contour and get complete edge information.Meanwhile,a decreasing amount of interference noises as well as more precise characteristic parameters of the extracted defects can also be confirmed for the improved algorithm.Furthermore,the BP neural network adopted for defects classification with the improved Roberts operator can obtain the target training precision with 98 iterative steps and time of 2s while that of traditional Roberts operator is 118 steps and 4s.Finally,an enhanced defects identification rate of 13.33%has also been confirmed after the Roberts operator is improved.The proposed detecting platform will be positive in producing high-quality heavy rails and guaranteeing the national transportation safety.     

一种新的改进的判定图同构的遗传算法

针对判定图同构的遗传算法存在收敛速度慢和误断率高的问题,提出了一种新的改进的判定图同构的遗传算法。算法设计了新的适应值函数,通过设计交叉算子避免亲近繁殖,设计变异算子对变异的无方向性进行优化。实验表明,新算法具有合理性和高效性。     

可变输入率M/M/1模型主算子的谱性质

文章针对可变输入率的M/M/1排队系统,运用线性算子理论研究模型主算子,推导出0是其代数重数为1的本征值,且相应的正本征向量与系统的经典定态解一致,从而为证明系统时间依赖解的渐近稳定性作了必要的准备.     

新弱化缓冲算子的构造及其运用

将已有的弱化缓冲算子进行一些简单的数学运算后构造出新的弱化缓冲算子.在预测工作中如果系统行为数据出现前阶段增长(衰减)速度过快而后阶段增长(衰减)速度过慢的,以文章所构造的弱化缓冲算子再建模预测能使预测精度有显著提高,预测值也能更好的逼近观测值.