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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 265 毫秒
1.
Hermite插值算子在加权Lp范数下的导数逼近   总被引:1,自引:0,他引:1  
得到了以第一类Chebyshev多项式的零点为插值结点组的Hermite插值算子在加权Lp范数下导数逼近的平均收敛速度,所得结果在阶的意义下是精确的。  相似文献   

2.
得到了以第一类Chebyshev多项式的零点为插值结点组的三阶Hermite插值算子在加权Lp范数下的导数逼近的平均收敛速度,所得结果在阶的意义下是精确的.  相似文献   

3.
拟Hermite插值算子导数逼近的平均收敛性   总被引:1,自引:0,他引:1  
得到了以扩充的第二类Chebyshev多项式的零点为插值结点组的拟Hermite插值算子导数逼近的平均收敛速度.  相似文献   

4.
研究了以第一类Chebyshev多项式的零点为插值结点组的Hermite插值算子在加权Lp范数下的逼近问题,所得结果在阶的意义下是精确的.  相似文献   

5.
研究了以扩充的第二类Chebyshev多项式的零点为插值结点组的Hermite插值算子在加权Lp范数下的导数逼近问题(权函数为Jacobi权).  相似文献   

6.
研究了以第一类Chebyshev多项式的零点为插值结点组的Hermite插值算子在加权Lp范数下的逼近问题,所得结果在阶的意义下是精确的.  相似文献   

7.
研究了以第一类Chebyshev多项式的零点和{1,-1}为结点组的修改的Hermite插值算子在加权Lp范数下的导数逼近问题.  相似文献   

8.
研究了以第一类Chebyshev多项式的零点和{1,-1}为结点组的修改的Hermite插值算子在加权Lp范数下的导数逼近问题.  相似文献   

9.
拟Hermite插值算子在加权L_p范数下的导数逼近   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究以第二类Chebyshev多项式的零点为插值结点组的拟Hermite插值算子在加权Lp范数下的导数逼近问题,所得结果在阶的意义下是精确的.  相似文献   

10.
本文用扩充的 Hermite—Fejer 插值算子,逼近f(x)∈C′[-1,1]类函数,估计出插值过程的敛速。  相似文献   

11.
在此考虑了以第一类Chebyshev多项式的零点为结点的Hermite插值算子同时逼近的平均收敛性,所得结果推广了闵国华(1992年)的相关结论.  相似文献   

12.
在Hoelder度量下,研究了一类指数型整插值算子的逼近和饱和问题,并确定了逼近的饱和类与饱和阶。  相似文献   

13.
研究经典插值算子(如Lagrange插值算子、Grtinwald插值算子、Hermite—Fejer插值算子和Shepard插值算子)的整体光滑保存性质,即GSPP与这些经典插值算子的保形性,也就是SPP在数据拟合、流体力学、计算机辅助几何设计、曲线和曲面的应用中具有重要的意义,它们是计算数学中的重要研究方向。本书系统介绍了这方面的最新研究成果,同时也给出了很多公开性问题。这些问题不仅对从事函数插值、数值分析、逼近理论等数学研究领域的科研人员,而且对从事计算机辅助几何设计、数据拟合、流体力学等领域的研究人员都是非常有用的。  相似文献   

14.
在一元情形下研究基于第三类Chebyshev节点组的Hermite插值对一种解析函数类的逼近问题,得到了相应量的强渐近阶或其值.通过2个数值算例验证了所得结论的正确性.  相似文献   

15.
本文主要研究了偶数类节点组上的由三角插值多项式构造的二元三角插值算子的(p,p)阶r次Cesàro强性逼近问题,得到了三角算子的Cesàro强性逼近的估计式,推广了一些文献中的结论.  相似文献   

16.
设 H_n(f,x)是以Jacobi多项式J_n(x)的零点为基点的 Hermite—Fej(?)r插值算子,本文得到了H_n(f,x)的逼近度的渐近表示.  相似文献   

17.
研究了指数型整函数插值算子,,在Holder度量下的逼近和饱和问题,确定了饱和类和饱和阶.  相似文献   

18.
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。  相似文献   

19.
在Holder度量下,研究了一类指数型整插值算子的逼近和饱和问题,并确定了逼近的饱和类与饱和阶.  相似文献   

20.
在H lder度量下,研究了一类指数型整插值算子的逼近和饱和问题,并确定了逼近的饱和类与饱和阶.  相似文献   

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