Szász算子和Baskakov算子的收敛速度的估计

对Guo和Khan在文[1]中所给的Szász算子Sn(f,x)以及Baskakov算子B*n(f,x)的收敛速度的估计作进一步的改进,得到更精确的系数估计.     

关于一个求和算子的逼近阶

设f（x）∈c2π,Un（f,x）是f（x）的基于结点x（kn）=（2kπ/2n＋1）（k=0,1,2…n）的求和算子。研究用Un（f,x）逼近f（x）的问题,得到了阶的估计。     

Baskakov算子的收敛速度的新估计

对Guo和Kha等学者关于Baskakov算子收敛速度的估计问题,作进一步的探究,利用概率论等方法,对k阶矩重新计算和估计,得到Baskakov算子（0,＋∞）在上收敛于[f（x＋）＋（x-）]/2的收敛速度更精确的系数估计。     

Durrmeyer-Bézier算子收敛阶的估计

对于有界变差函数 f的Durrmeyer B啨ｚｉｅｒ算子Ｄｎ,α(f ,x)在区间 (0 ,1)上收敛于 :1α + 1f(x+ ) + αα + 1f(x -)的收敛阶进行估计 .在Zeng和Chen关于Dn ,α(f ,x)算子的收敛阶研究的基础上 ,对其所估计的结果作进一步的改进 ,得到更精确的系数估计 ,并且所得到的系数估计关于n和x是一致有界的 ,改进了原估计非一致有界的不足     

Sazsz算子的收敛速度

对概率型Szasz算子Sn(f,x)在(0， ∞)上收敛于[f(x^ ) ／f(x^-)]／2的收敛速度进行了研究，并利用概率论的方法，对Guo和Khan关于Sn（f,x)的收敛速度的估计作进一步的改进，得到更精确的系数估计。     

Szász算子的收敛速度

对概率型Szász算子Sn(f,x)在(0,+∞)上收敛于[f(x+)+f(x-)]/2的收敛速度进行了研究,并利用概率论的方法,对Guo和Khan关于Sn(f,x)的收敛速度的估计作进一步的改进,得到更精确的系数估计.     

Durrmeyer—Bézier算子收敛阶的估计

对于有界变差函数f的Durrmeyer-Bézier算子Dn,a(f,x)在区间(0,1)上收敛于1/α+1f(x+)+α/α+1f(x-)的收敛阶进行估计.在Zeng和Chen关于Dn,a(f,x)算子的收敛阶研究的基础上,对其所估计的结果作进一步的改进,得到更精确的系数估计,并且所得到的系数估计关于n和x是一致有界的,改进了原估计非一致有界的不足.     

Szsz算子的收敛速度

对概率型Sz偄ｓｚ算子Ｓｎ(f,x)在 ( 0 ,+∞ )上收敛于 [f(x+ ) +f(x-) ]/2的收敛速度进行了研究 ,并利用概率论的方法 ,对Guo和Khan关于Sn(f,x)的收敛速度的估计作进一步的改进 ,得到更精确的系数估计     

Szαsz算子的收敛速度的更精确估计

研究概率型算子Szαsz算子Sn(f,x)对有界变差函数的收敛速度估计，利用Hoelder不等式及概率论的方法，对该算子的收敛速度估计作进一步改进，得到更精确的系数估计。     

Szász算子的收敛速度的更精确估计

研究概率型算子Sz偄ｓｚ算子Ｓｎ(f ,x)对有界变差函数的收敛速度估计 ,利用H lder不等式及概率论的方法 ,对该算子的收敛速度估计作进一步改进 ,得到更精确的系数估计。     

Integral型Lupas-Bézier算子的收敛阶

在Zeng等人对函数f的Integral型Lupas-Bézier算子在区间[0,∞)上收敛于α 11f(x ) αα 1f(x-)的收敛阶进行研究的基础上,利用基函数的概率性质等方法,对其所给的积分型Lupas-Bézier算子收敛阶估计结果作进一步的改进,得到其收敛阶的精确估计.     

有界变差函数的Baskakov算子的收敛速度

对概率型Baskakov算子在(0,+∞)上收敛于的[f(x+)+(x-)]/2收敛速度进行研究,利用概率论等方法,对Guo和Khan等学者关于Baskakov算子的收敛速度的估计作进一步的改进,得到更精确的系数估计。     

一类Baskakov-Durrmeyer型算子

研究M.Heilmann引入的Baskakov-Durrmeyer型算子M.（f.x）及其线性组合Mw.r（f，x）的逼近，给出了逼近的正逆定理和高阶导数的特征刻划定理．     

一类Baskakov-Durrmeyer型算子

研究M．Heilmann[1]引入的Baskakov-Durrmeyer型算子Mn（f，x）及其线性组合Mn，r（，x）的逼近，给出了逼近的正逆定理和高阶导数的特征刻划定理．     

修正的Baskakov型算子的点态逼近性质

在Gupta和Arys所研究的修正的Baskakov型算子Bn(f,x)关于有界变差函数的逼近性质的基础上．利用构造度量函数等方法，进一步讨论了算子到Bn(f,x)关于局部有界函数的点态逼近性质，不仅拓广了所研究的函数类．并且得到其收敛阶的更精确的估计．     

局部有界函数的Integral型Lupas-Bzier算子的收敛阶

对局部有界函数f的Integral型Lupas-Bzier算子在区间[0,∞)上收敛于[f(x+)+αf(x-)]/(α+1)的收敛阶进行研究,利用Cauch-Schwarz不等式和Lupas基函数的概率性质等方法,对前人关于Integral型Lupas-Bzier算子收敛阶的系数估计作了进一步的改进,得到了较优的系数估计。     

一类新型算子在空间内加权逼近的正逆定理

构造了一类新型的Kantorovich算子,即K^＊n（f,x）=n＋2/2 Σ^n k=0 Pn,k（x）∫^k＋2/n＋2 k/n＋2 f（t）dt。讨论了该算子在Ba空间内的加权逼近,得到了其逼近的正逆定理。     

Picard算子对绝对连续函数的逼近

研究Picard算子的逼近性质,通过直接计算得到Picard算子的一阶绝对矩Pn（｜t-x｜,x）的最优估计,由此估计结果,并结合Bojanic-Cheng-Khan的方法以及分析技巧,导出Picard算子对绝对连续函数的渐近估计,得出该算子的一个渐近展开公式.     

恒等逼近算子的收敛性

文章利用扩充伸缩的定义,结合函数分解的方法,在单位球面B＇Rn上,证明了恒等逼近算子f＊φA（x）的收敛性.     

一类随机算子方程的迭代收敛性

利用锥与半序理论和混合单调算子理论,讨论了半序Banach空间中一类随机算子方程A（ω,x（ω）,x（ω））＋u0=B（ω,（ω））的随机不动点的存在唯一性,给出了迭代序列收敛于解的误差估计,把某些混合单调算子的不动点定理进行了随机化.