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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
本文在许树声给出的一般情形下约束值域广义多项式最佳一致逼近的特征定理的基础上,建立起该情形下最佳一致逼近的强唯一性定理及最佳逼近算子在C(?)的一个子集上的连续性定理.  相似文献   

2.
利用*隔离定理,给出了一个非线性最佳逼近特征定理,从而把洪勇和黄勇(1999年)凸逼近的一个结果完满地推广到非线性逼近的情形。  相似文献   

3.
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。  相似文献   

4.
本文根据工程中的需要,提出一新型最佳一致逼近问题:函数族u(α,x)在随参数α而变化的定义域X(α)上取值、参数α在点集A(A中的点α对应的X(α)非空)中取值时的最佳一致逼近问题.文中给出了判别最佳逼近函数的Kolmogorov型定理、一阶和二阶必要条件和充分条件、以及一阶二阶局部唯一性定理.  相似文献   

5.
本文讨论了关于有零点的权函数的最佳一致逼近公式的存在性和特征问题。并给出能够简化求解总体最佳逼近公式过程的两个定理。  相似文献   

6.
非线性一致逼近中域上的局部强单一性常数   总被引:1,自引:0,他引:1  
在局部Haar条件和其他一般条件下,把Bartelt和Henry的关于逼近域的线性一致逼近强单一性常数的连续性定理推广到非线性局部一致逼近.同时,Bartelt的关于逼近函数的强单一性常数的连续性定理也得到了推广.  相似文献   

7.
切比雪夫最佳一致逼近法及误差函数特性研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
在介绍切比雪夫一致逼近定理和切比雪夫多项式的基础上,讨论了利用切比雪夫最佳一致逼近法设计FIR滤波器,并对设计过程中误差函数的极值特性进行了讨论.  相似文献   

8.
研究了实交错代数上slice正则函数的Runge定理和Carelman型逼近定理.作为特例,在四元数和八元数情形下得出相应的结论.  相似文献   

9.
获得了一致凸Hilbert空间乘积空间中的关于弱闭凸集最佳逼近元的存在与唯一性定理。  相似文献   

10.
获得了一致凸Hilbert空间乘积空间中的关于弱闭凸集最佳逼近元的存在与唯一性定理.  相似文献   

11.
研究函数带权的最佳逼近多项式的性质及误差估计,给出了函数带权的最佳逼近多项式存在的条件及唯一性定理;另外对最佳逼近多项式的特性研究给出了其下界的误差估计.  相似文献   

12.
广义集压缩映射组的不动点和最佳逼近   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文对Banach空间中多元映射组引入了广义集压缩映射组概念,证明了某些不动点定理和最佳逼近定理。这些定理分别改进和推广了Darbo定理,Krasnoselskii定理,Schaefer定理和KyFan的最佳逼近定理。  相似文献   

13.
在函数逼近中 ,用有理函数作为逼近工具要比多项式优越得多 ,特别对一些含有奇点的函数更是如此。而有理逼近的特征与性质是有理逼近研究的主要问题之一。利用 Lebesgue积分的性质证明最佳有理逼近的特征定理 ,并由该定理证明非有理函数的最佳逼近元必是正规的 ,其误差函数至少有 m n 1次改变符号  相似文献   

14.
本文在一般情况下给出了多重约束导数值域广义多项式的最佳一致逼近的特征。这一结果的适用范围极广,Hermite-Birkhoff插值约束逼近、复合共单调逼近及代数多项式情况下系数有界限的逼近等都是它的特例。  相似文献   

15.
拓扑空间中涉及容许集值映象的叠合定理及应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
在非紧的一般拓扑空间中证明了一个涉及容许集值映象的叠合定理.作为应用,证明了一个极大极小不等式、一个截口定理和一个最佳逼近定理.  相似文献   

16.
利用广义R-KKM映射,在一般拓扑空间中证明了一个新的重合点定理.作为应用,证明了一个截口定理、一个最佳逼近定理和一个极大极小不等式.  相似文献   

17.
主要研究Banach空间中有限个紧集的同时逼近问题,从一般情况定义同时逼的的形式,利用已知的一致范数连续空间的结论。给出了同时逼近的特征定理,以及几种特殊情况的结论。  相似文献   

18.
本文推广了Habiniak的一个不动点定理,得到了一个最佳逼近定理,从而改进和推广了文献[1,2]中的主要结果。  相似文献   

19.
著名的Bernstein算子的最佳逼近度为O(1)/(n).引进一类新的Bernstein型算子,当f∈Cr[0,1]时,它有较高的逼近度,给出其逼近正定理,此定理推广了以前有关的Bernstein算子的结果.  相似文献   

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