均匀矩形区域下双三次样条函数的误差分析

样条插值函数作为工程中应用广泛的一类插值函数，其余项估计是样条函数逼近理论中的一个基本问题、对于足够光滑的二元函数f(x，y)，其双三次样条函数s(x，y)不仅存在，而且有具体的计算方法．运用泰勒表达式的分析方法，对由双三次样条函数产生的误差估计进行了探讨，得到了一些具体的余项估计的误差限．     

三次样条函数的构造方法

三次样条函数是一类在工程技术上应用十分广泛的插值函数 ,而且它的构造也具有特色。若利用幂级数的泰勒展开形式 ,则可以直接构造出在小区间上的三次样条函数s(x) ,利用插值条件及在插值节点处的一阶与二阶导数的连续性可确定出s(x)中系数的关系式 ,再加上两个边界条件通过解线性方程组即得三次样条函数的分段表达式 ,最后估计了它的余项 ,给出了误差限     

关于一类二次样条插值的渐近误差估计

0 引言给定区间[α,b)的一个分划Δ_n:α=x_0相似文献   

H-B插值样条误差估计及其应用

本文研究了H-B插值样条的余项估计及渐近展开,所得的表达式用于讨论H-B插值样条;给出统一的处理方法,导出了多类插值样条的误差。     

三重积分的Simpson公式及其误差估计

本文将计算定积分的Ｓｉｍｐｓｏｎ公式推广到计算有界闻区域上的三重积分．得到三重积分的Ｓｉｍｐｓｏｎ公式及其误差估计。     

一类二级指数样条插值的误差估计

讨论了形如ｓ（ｘ）＝ａｉ＋ｂｉｅ＾ｘ＋ｃｉｅ＾２ｘ，ｘ∈「ｘｉ，ｘｉ＋１」的二级指数样条函数，给出了相应的误差估计。     

一类数论函数的计算和估计

用新方法计算和估计筛函数的余项f(N,P_1,…,P_3)=■μ(n){N/n}这里E_s={n=P_1~(α_1)P_2~(α_2)…Ps~(α_s)|α_i=0或1,i=1,2,…s;ω(n)≥1}.得到一系列较好的结果.     

三次样条函数二阶导数误差的最佳估计

§1 引言近几年来,随着样条的广泛应用,样条函数误差估计是重要的研究课题之一。当 f∈C~4就等距节点来说,关于零阶,一阶,三阶导数的误差,已有最佳估计。至于二阶导数误差,虽然论述不少,但至今尚未见获得最佳结果。通常采用文[3]的估计‖D~2(f-θ_(?)f)‖_∞≤3/8h~2‖D~4f‖_∞,而 Hall 与 Meger 曾经证明了(1.1)Sup f∈c~4[0,1]N≥2‖D~r(f-θ_sf)‖_∞N~(4-r)/‖D~4f‖_∞=‖D~r(?)(x)‖_∞,r=0,1,     

三角形域上边界型积分公式的误差估计

本文对三角形域上边界型近似积分公式首次给出精确的误差渐近估计,并由此建立相应的Romberg型外推公式.同时,讨论了若干数值应用,包括提出一种新的求解Volterra型积分微分方程初值问题的数值方法.     

楔形基函数插值及其误差估计

讨论二维空间中楔形基函数插值问题的可解性,构造允许向量并且利用Kriging泛函的性质给出插值问题的误差估计,而且误差只受控于数据密度和与被插函数有关的常数,并且给出了具体的例子．     

相依误差下非参数回归函数估计的强相合性

当误差为平稳、φ－混合过程时，在一定的条例下证明了一类非和回归函数加权核估计的强相合性。     

复化Newton-Cotes积分公式及其误差估计

本文讨论了N－C积分公式的复化情形，并给出了误差估计。     

广义二次叠样条逼近的误差估计(英文)

本文作者曾在（1）中引入了广义二次叠祥条的定义并讨论了其存在性及构造．本文将给出其误差估计定理及证明。     

线性过程误差下回归函数的样条估计

针对固定设计和线性过程误差下的非参数回归模型,在较弱条件下,讨论了回归函数的多项式样条估计的逐点相合性,得到了逐点收敛速度.模拟算例表明了估计方法的可行性.     

一元二次样条函数及其插值

通常给出的一元二次样条函数的插值方法均是递推的，产生的结果是误差要累积。本文给出的结果其构造方法与有关文献不同，显著的不同点是本文的方法是非递推的，在插值时其误差在［ａ，ｂ］上“均匀”分布，误差估计为‖Ｓ（ｘ）－ｆ（ｘ）‖≤３５／２４ｈ＾３‖ｆ″′‖其中ｆ（ｘ）∈Ｃ＾３［ａ，ｂ］。这一误差估计比通常所见的结果要好。     

一种函数的误差项及其均值估计

对无平方因子数k，对函数δk(n)=max{t∈N，t｜n and(t，k)=1}的r(大于1的自然数)次方的误差项及其均值估计进行了研究．     

相依误差下回归函数的小波估计

对于非参数回归模型Yi=g(ti)+σiεi,i=1,2,…,n,中的函数g(t)的小波估计■n(t),在{εi,i=1,2,…,n}是NA和PA随机误差时,研究了估计■n(t)的弱相合速度以及r-阶矩相合性.