单形上Bernstein多项式的快速求值

给出单形上Ｂｅｒｎｓｔｅｉｎ多项式求值的一种快速赋值方式，速度比ｄｅ Ｃａｓｔｅｌｊａｕ算法快一个数量级，稳定性优于Ｓｃｈｕｍａｋｅｒ方法，且乘除量也少于Ｓｃｈｕｍａｋｅｒ方法。     

两参数β分布卷积的数值计算

本文从应用角度出发,对两参数β分布的卷积——独立随机变量之和的分布密度函数进行了控讨。通过对β分布的二重、三重、四重卷积的推导,得出了一些普遍规律,从而推出了计算两参数β分布的n重卷积的表达式。     

高阶非线性控制系统的适应性仿真研究

针对带有外部扰动和参数摄动的不确定高阶非线性系统,利用积分行为补偿系统的各种未知因素,设计适应性非线性控制器(ANLC),并提出了全面的控制器适应性评价方法。首先结合典型信号扰动试验和模型参数摄动试验,检验系统的抗扰性和鲁棒稳定性;然后引入神经网络和Taylor级数展开理论构造非线性函数,改变高阶非线性系统的模型结构,利用Monte-Carlo随机试验方法,进行模型摄动的性能鲁棒性分析;并与精确反馈线性化(EFL)方法进行了定量比较。结果表明,适应性非线性控制器(ANLC)具有很强的适应性能,是解决不确定高阶非线性系统控制的有效途径。     

Taylor中值函数的若干分析性质

文献[1-6]对微分中值定理及Taylor定理"中间点"的渐近性质进行了研究,作者在此基础上给出了"Taylor中值函数"的定义,对Taylor中值函数的分析性质进行了系统的讨论,证明了Taylor中值函数的单调性、可积性、连续性、可微性等分析性质.     

一类积分问题的证明规律与技巧

本文从高阶导数有关的一类积分问题的证明入手展开分析和讨论,归纳出解决这类积分问题的规律,并使其证明模式化,为学生解决这类问题提供了一定的证明模式.     

具极小化局部截断误差的Runge-Kutta方法

使用本文提出的既不增加函数f(x,y)求值的个数计算又不要求f(x,y)及(?)~(i+j)f/(?)x~i(?)y~j 为有界的方法,便建立了具极小化局部截断误差的二级二阶直到四级四阶的Runge-Kutta 公式.这些公式均可用于求解非线性一阶常微分方程组,且是对Lotkin(1951)、Ralston(1962)、Merson(1975)、Scraton(1964)、England(1969)的结果的一种改善和推广.此外,当常微分方程组退化成一个方程时,Lotkin(1951)和Ralston(1962)的若于结果就是本文特例.     

浅谈Taylor公式的应用

Taylor公式在高等数学中占有很重要的地位，它的应用非常广泛，通过举例阐述了其在极限、近似计算、不等式证明、等式证明等方面的应用及解题技巧。     

基于多维泰勒网的自适应混沌时间序列多步预测

提出了一种新的混沌时间序列预测方法——多维泰勒网方法.该方法不以相空间重构方法中嵌入维数和时间延迟这两个关键参数的选取为前提,无需系统的先验知识和机理,仅根据已知的时间序列样本,通过多维泰勒网模型获得n元一阶多项式差分方程组,进而得到能反映非线性系统动力学特性的多维泰勒网动态模型.在此基础上提出了基于多维泰勒网的自适应多步预测方法,通过数据窗口的滑动自适应建模,实现对混沌时间序列的多步预测.将该方法应用于Lorenz混沌时间序列的一步和多步预测,均方误差分别达到2.56×10-5和2.76×10-3.仿真结果表明,该方法可以对混沌时间进行有效预测,且具有较高的预测精度.     

多元函数的Taylor公式及其应用

本文主要阐述多元函数的Taylor公式,并且介绍Taylor公式在求极限、近似计算、研究函数性态及设计算法等方面的应用。     

泰勒公式的应用

本主要介绍了泰勒（Taylor)在微分学中的几种应用并举例加以论证。