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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
运用概率型算子的概率性质,由Boj anic-Cheng的分解法,研究了有界变差函数f 的 Durrmeyer-Bezier算子收敛阶的精确估计。其研究对于Bezier型算子逼近的研究工作,以及提高运用Bezier法的计算机辅助设计几何造型精度的估计有重要意义。  相似文献   

2.
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。  相似文献   

3.
本文主要针对指数分布的失效率在加权平方损失函数下导出了参数的Bayes估计,并利用核估计的方法构造了参数的EB估计,同时在适当条件下获得了其收敛速度O(n-2λ2s2(2s+1)(λs+1)).  相似文献   

4.
利用正规四边形剖分局部加密有限元空间来研究处理坏单元的慢收敛性,以及验证双线性有限元奇性问题的自适应后验估计.  相似文献   

5.
Szasz算子和Baskakov算子的收敛速度的估计   总被引:2,自引:0,他引:2  
对Guo和Khan在文[1]中所给的Szasz算子Sn(f,x)以及Baskakov算子Bn∧*(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。  相似文献   

6.
构造了伽玛分布族г(θ,1/2)参数的经验Bayes估计,并给出了该估计的收敛速度。在适当的条件下,该速度可以分别充分接近于1/2和1。  相似文献   

7.
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。  相似文献   

8.
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  相似文献   

9.
本文在样本序列为平稳,φ—混合的情形下,讨论了回归函数m(x)的最近邻估计的L_p收敛速度和强收敛速度,并给出了它在K_n—NN判别中的一个应用.  相似文献   

10.
分别在完全样本和删失样本下,当误差为独立或混合序列时,获得了非参数回归函数加权核估计的r阶矩收敛速度.  相似文献   

11.
凸函数的一类Riemann和的收敛速度   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文证明了凸函数的一类特殊的Riemann和单调收敛于积分;在凸函数的某些子类中获得了收敛速度,并证明了其速度是最佳的,即存在该子类中的函数,其收敛速度不能改进。  相似文献   

12.
本文给出了一类包含Riemann Zeta函数的求和计算公式及其估值.  相似文献   

13.
本文给出了一类包含RiemannZeta函数的求和计算公式 .  相似文献   

14.
讨论了i.i.d.r.u.序列{Xn:n>-1}在服从格子点分布的条件下,其正则和Sn/√n在定义域上与正态分布函数之间的一致收敛关系。  相似文献   

15.
对非线性方程组的解法及误差估计的研究一直是人们关注的问题,其中不精确牛顿法是一种有效的解法。对于它的局部收敛性已有很多研究。在已有的基础上探讨了它的半局部收敛性,利用强函数原理,在一定的条件下给出并证明不精确牛顿法的半局部收敛性。  相似文献   

16.
对非线性方程组的解法及误差估计的研究一直是人们关注的问题,其中不精确牛顿法是一种有效的解法.对于它的局部收敛性已有很多研究.在已有的基础上探讨了它的半局部收敛性,利用强函数原理,在一定的条件下给出并证明不精确牛顿法的半局部收敛性.  相似文献   

17.
This article introduces one of the outstanding problems of today-a legacy of Bernhard Riemann  相似文献   

18.
利用经典的Zeng分解方法,并结合Bleimann-ButzerandHahn算子基函数的界,讨论了Bleimann-ButzerandHahn-B6zier算子在O〈α〈1时对一般有界函数的逼近,得到比较好的收敛阶估计,所得结果拓展了在α≥1时对有界变差函数逼近的研究工作.  相似文献   

19.
将涉及定积分极限的Riemann引理推广到更为一般的情形。得到更好的结果。  相似文献   

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