一类新节点集上的Newman有理插值逼近

为了得到在[-1,1]上对非光滑函数|x|逼近误差的上界,构造了一组全新的节点集,并证明了基于该节点集的Newman型有理插值算子逼近函数|x|的误差上界为e-2/1+εn其中ε为仅依赖n的小正数,可随着n增大任意减小乃至趋于零。该误差上界优于利用Newman节点集所得到的结果。同时通过合理分配节点集在区间上的分布及改进不等式的证明方法,逼近的误差阶可进一步提高。     

Hilbert空间中多面体约束最佳逼近的算法

设Ｋ是Ｈｉｌｂｅｒｔ空间Ｘ中有限个闭半空间的非空交集，本文给出了求给定点ｘ∈Ｘ／Ｋ在Ｋ中的最佳逼近ＰＫ（ｘ）的一种算法，由此算法产生的有限序列ｘ０，ｘ１，…，满足ｘｋ＝ＰＫ（ｘ），且误差∥ｘｊ－Ｐｋ（ｘ）∥单调减少并有简单的上界估计。     

约束逼近的特征问题（综述）

近几十年来,带约束条件的一致逼近受到人们的重视,国内外大量文献对约束逼近中的各种问题进行了研究,本文主要介绍约束最佳逼近的特征问题的研究概况及最新发展。     

关于系数有界限的多项式的最佳逼近

设X是区间[a,b](a·b≥0)上的紧集,f是X上的一个连续函数,K={p=∑_-0αf x~f:α_j≤α_j≤β_j,j=0,1…,n}为系数有界限的多项式之集合。本文给出了K对f的最佳一致逼近的一个交错点型的特征定理。     

Hilbert空间中多面体约束最佳逼近的算法

设K是Hilbert空间X中有限个闭半空间的非空交集,本文给出了求给定点x∈＼K在K中的最佳逼近Pk（x）的一种算法,由此算法产生的有限序列x0,x1,...,xk满足xk=pk（x）,且误差‖xj-Pk（x）‖单调减少并有简单的上界估计。     

Lp范数下凸约束最佳逼近的特征

本文给出了L_p(1≤p<+∞)范数下凸集约束逼近的一个特征定理。作为它的应用,我们在很弱的条件下对约束s阶(s≥0)导数值域逼近(包括导数插值约束逼近、单边逼近、单调逼近、共正逼近及共单调逼近等特例),局部凸锥形子集的逼近(包括约束系数逼近和系数有界限的逼近等)以及多重约束下的逼近给出了更为具体和便于应用的特征。     

多面体逼近在保序回归问题中的应用

研究了多面体最佳逼近算法在保序回归中的应用.对于多种广义保序回归及多维保序回归问题的求解,给出了较已往便捷精确的算法;并解决了含两个独立变量的保序回归的算法问题.     

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