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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
在加权L2 距离意义下得到了模糊数的最近区间逼近。基于此,引入了最近区间逼近算子,并讨论了这个算子的基本性质, 证明了算子关于加权L2距离Lipschitz连续,其Lipschitz常数为1。  相似文献   

2.
文章考虑了Bernstein-Stancu算子对具有奇性函数加Jacobi权的加权逼近问题,建立了加权逼近的正、逆定理.  相似文献   

3.
讨论了雅可比展开的黎斯算子的若干逼近性质。建立了黎斯算子与K泛函之间的强渐近等价关系,引进黎斯算子的迭代算子,从而用以实现K泛函收敛阶的刻划,并且用于代数多项式加权最佳逼近的逼近阶描述。  相似文献   

4.
Bernstein-Kantorovich算子在Bα空间的加权逼近   总被引:3,自引:3,他引:0  
研究了Bernstein-Kantorovich算子在B_α空间的加权逼近,得到了逼近的正定理。  相似文献   

5.
讨论了一种二元广义Baskakov算子在多项式加权空间上的收敛性,给出该算子在加权意义下的逼近度估计以及Vonorovskya型的渐近展式.得到的结果更加广泛,此结果同时改进了已有的关于广义Baskakov算子逼近度的结果,即给出更加精细的特征刻画.  相似文献   

6.
讨论了Gauss-Weierstrass算子加权逼近时的收敛阶,得出了一致逼近意义下逼近阶的估计和特征刻画.  相似文献   

7.
为得到广义Baskakov算子逼近的逆定理,利用泰勒展开式、算子矩量估计、Hold不等式等分析方法,推导了该算子逼近的强逆不等式.通过加权K-泛函,得到广义Baskakov算子逼近逆定理的特征刻画.研究结果表明,所得的结果整合和拓展了已有的成果.  相似文献   

8.
利用加权 Ditzian- Totik光滑模与加权 K-泛函的等价性给出了 Beta算子及其导数在 Lp-逼近意义下加Jacobi权逼近时的正、逆结果和逼近阶的特征刻划。  相似文献   

9.
在Orlicz空间LM中讨论了Szász-Durrmeyer算子的加权逼近,得到了逼近阶的Jackson型估计.  相似文献   

10.
讨论了一种二元广义Baskakov算子及其偏导数在多项式加权空间上的收敛性,给出该算子在加权意义下的点态逼近度估计和Voronovskaya型渐近展式以及偏导数在该空间上的收敛性.得到的结果更加广泛,此结果同时改进了已有的关于广义Baskakov算子逼近度的定理,即给出更加精细的特征刻画.  相似文献   

11.
广义Baskakov算子的加权逼近   总被引:1,自引:0,他引:1  
引进了新的Jacobi权函数。首先,指出广义Baskakov算子在通常加权范数下是无界的;其次,引入一种新的范数,讨论了广义Baskakov算子加Jacobi权逼近的收敛性;最后,借助于K-泛函给出了其在加权意义下的逼近等价定理。  相似文献   

12.
利用加权K-泛函与加权Ditzian-Totik光滑模的等价性,给出了Beta算子及其导数在Ba空间中加Jacobi权逼近的正、逆结果和逼近阶的特征刻画.  相似文献   

13.
本文讨论修正的Durrmeyer—szasz算子对无界函数的整体加权逼近问题,证得了逼近正定理与逆定理。  相似文献   

14.
以加权光滑模为工具,建立了修正的Durrmeyer-Bernstein算子在Orlicz空间中的逼近正,逆定理,得到了逼近等价定理.  相似文献   

15.
讨论了光滑模与K-泛函的关系,给出Baskakov-Durrmeyer算子线性组合加权逼近Stechkin-Marchaud型不等式.同时,得到其逼近的逆定理.  相似文献   

16.
利用加权Ditzian-Totik光滑模与加权K-泛函的等价性给出了Beta算子及其导数在Lp-逼近意义下加Jacobi权逼近时的正,逆结果和逼近阶的特征刻划。  相似文献   

17.
Szasz型算子的加权逼近   总被引:1,自引:0,他引:1  
考虑Szasz型算子的加权逼近问题,得到逼近特征定理。  相似文献   

18.
利用加权K-泛函与加权光滑模的等价关系,得到了加权意义下Bernstein算子的导数与它所逼近函数的光滑性之间关系的等价定理.  相似文献   

19.
为研究Gamma算子逼近特征,利用改变的带权K-泛函和带权光滑模ωλ^2(f,t)μ,得到了Gamma算子加权逼近的特征刻划。  相似文献   

20.
Bα空间中加权K-泛函与加权光滑模的等价性   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究了Bα空间上的加权K泛函与加权光滑模之间的等价性,为Bα空间上建立线性算子的加权逼近提供了有力的工具.  相似文献   

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