Padé逼近式的一个极值性质

J.L.Walsh与崔锦泰等人研究了Pade逼近式的局部最佳逼近性质,以后我与檀结庆又把这种局部最佳逼近性质拓广到Newton-Pade与Pade型逼近中去。本文指出Pade逼近式还具有某种最佳平方逼近性质。     

拉普拉斯级数的部分和

讨论了拉普拉斯级数的部分的一致逼近。通过估计瓦勒普山和逼近度，建立了部分和算子收敛度的最佳逼近估计，其估计式主最佳Ｌｐ逼近，改进了经典的勒贝格型估计，证明在某种情形下其估计式是最好可能的。     

双连续α次积分C-半群的概率逼近问题

基于局部凸拓扑τ的Banach空间X上双连续α次积分C半群性质的研究,用概率论的方法,将算子半群理论和逼近论相结合,利用n次积分C半群收敛速度的概率型估计式、Rie-mann-Stieltjes积分、算子值数学期望、连续修正模的概念及双连续C半群的概率逼近,给出了双连续α次积分C半群的概率型逼近式及收敛速度的估计式。     

用额尔米特插值多项式联合逼近函数及其导数

对基于扩充的混合型Ｊｑｃｏｂｉ节点的Ｈｅｒｍｉｔｅ插值多面式作为工具同时逼近函主其导数的问题作了讨论。     

Chebyshev二次Padé逼近

对于具有Chebyshev展式的函数,文章利用Faber映射及幂级数二次Padé逼近,给出其具有关于Chebyshev正交多项式的逼近阶的逼近函数,并将其用Chebyshev正交多项式分式表示。该逼近随着任何"增长的"逼近序列,有着不断增长的逼近精度。     

指数有界C半群的逼近问题

讨论了指数有界C半群的Laplace逆变换形式,并通过限制预解式得到了指数有界C半群的留数型逼近式.     

Bananch空间中2n元微分方程组初值问题的解

在一般序Banach空间中对一类微分方程组的初值问题进行了探讨,利用较简捷的条件,得出方程组的唯一解,及其迭代逼近式、误差估计式.     

C半群与积分半群的概率型逼近问题

借助Pettis积分、算子值数学期望、连续修正模等概念,以较为简化的形式给出了C半群的概率型逼近式及收敛速度的估计式.此外,还得到了n次积分半群的一个逼近定理.     

三次Pade逼近的性质

参照Ｐａｄｅ逼近理论，对三次Ｐａｄｅ逼近式的性质进行了探讨，指出了三次Ｐａｄｅ逼近式具有自变量分式变换下的不变性，酉性质及原点处的某些局部性质。     

多元Szász-Mirakjan-Durrmeyer算子的联立副近

研究了二元Ｓｚáｓｚ－Ｍｉｒａｋｊａｎ－Ｄｕｒｒｍｅｙｅｒ算子的联立逼近，给出了该算子的偏导数对函数偏导数逼近度的几个渐近展式．     

二元三角插值序列的矩形强性逼近

强性逼近问题是逼近论中重要的研究问题之一,但是因为问题比较复杂,研究成果并不多见.对于连续的具有2π周期的二元函数类,该论文得到了由此构造的二元三角插值序列的(p,q)阶r次强性逼近问题,得到了强性逼近的正定理,在逼近结果上达到了最佳,并推广了一些文献中的结果.     

线性约束逼近中统一的特征定理

设 f 是线性赋范空间 R 中给定的函数,K 为广义多项式集合 V~n(?)R 中满足某种线性约束条件的多项式所成的子集合。本文研究了 K 对 f 的最佳逼近的特征。我们在较一般的情况下,即对空间 R 的范数,函数 f 的性质,以及 K 所满足的线性约束条件不作任何规定的情况下,获得了一种适用范围很广的特征定理,前人已证明的多种常见的约束逼近特征定理都是本文结果的特例,特别,无约束情况下的一致逼近中经典的凸包型特征定理也是这些特例之     

对群中上近似的一个注记

研究了群中子群的上近似和下近似的相关性质,指出并证明了其中3个关于上近似的性质中的包含关系实质是相等关系,从而改进了上近似的相关结论,为上近似的应用奠定了理论基础.     

非扩张算子对不变逼近的应用

利用非扩张算子的不动点理论,证明了最佳逼近和不变逼近的存在性。所获结果推广改进了某些已知结果,并给出了A. Smolus问题的一个扩充性回答。     

关于逼近度δ(T)的一个反例

关于逼近度δ（Ｔ）的一个反例裴君莹（陕西师范大学数学系，西安７１００６２；作者，女，２５岁，硕士）设Ｈ为可分Ｈｉｌｂｅｒｔ空间，Ｂ（Ｈ）为Ｈ上的全体有界线性算子组成的代数，Ｂ（Ｈ）＋表示Ｂ（Ｈ）中的正算子之集．对Ｔ∈Ｂ（Ｈ），令δ（Ｔ）＝ｄｉｓｔ（Ｔ...     

利用粗集上近似处理特征提取中的噪声问题

该文针对特征提取中存在的噪声污染问题 ,分析了采用粗集上近似进行特征提取可以处理含有噪声数据的原因 ;证明了上近似质量随着条件属性的压缩而降低 ,提出了一种基于集合上近似的质量来进行特征提取的算法 ,该算法以集合上近似质量为迭代准则 ,通过设置一阈值来求取θ -约简 ,得到所要提取的特征     

用Bayesian网络处理具有不完整数据的问题分析

针对现有的 Bayesian网络学习方法都不能有效处理缺失数据问题 ,论文给出了两种处理不完整数据问题的方法 :一种方法是先把不完整的数据集修复成完整的数据集 ,利用完整的数据集进行计算 ,并将结果作为不完整数据集对应情况的近似 ;另一种方法是直接使用不完整的数据集进行近似计算 ,而这种近似计算是渐进正确的。实验结果表明前一种方法计算结果准确 ,但效率较低 ;后一种方法效率较高 ,在数据量比较大时能达到很好的效果 ;而且这两种方法的性能比其它处理缺失数据的方法效果要好。     

近光源下基于稳态空间分辨漫反射测量的光学参数反构

在各种生物医学诊断和治疗的过程中,准确计算组织的光学参数有着重要的意义．在大约化反照率及大检测距离下,通常使用漫射近似理论来描述光子在生物组织中的传输;而在低约化反照率或小检测距离下,学者们研究了多种其他的传输模型,如PN近似以及混合漫射近似等．针对在大约化反照率范围（0．50～0．99）以及小检测距离（0．4～8．0mm）下,使用6种光子传输模型（单点源和双点源模型下的漫射近似、混合漫射近似和P3近似）,研究了准确反构吸收系数和约化散射系数的方法．通过对模拟数据的非线性拟合及误差分析,发展了一种在5个不同约化反照率区间使用不同传输模型的联合反构方法,并给出了相应的最佳正向模型和误差范围．     

关于一类最佳有理逼近的Bernstein比较定理

该文推广了关于多项式最佳逼近的Ｂｅｒｎｓｔｅｉｎ比较定理，得到了一类最佳有理逼近的Ｂｅｒｎｓｔｅｉｎ比较定理。