多重福里哀级数黎斯球形平均的收敛性

<正> §1.引言设 E_k 为 k 维欧氏空间,Q_k={x∈E_k|-π≤x_i<π,1≤i≤k}称为 E_k 的一个基本区域.函数 f(x)≡f(x_1,x_2,…x_k)∈L(Q_k),即 f(x)满足条件     

APPROXIMATION FOR CONTINUOUS PERIODIC FUNCTION OF SEVERAL VARIABLES AND ITS CONJUGATE FUNCTION BY RIESZ MEANS ON SET OF TOTAL MEASURE

§1 IntroductionLet Q=Q~k={(x_1,…,x_k)|-π≤x_j<π,j=1,…,k}.Suppose f∈L(Q). The Fourier series of f is denoted by     

多维连续函数求积公式的误差估计

设E~k={(x_1,…,x_k)∈R~k:0≤x_i≤1,=1,2,…,k}为k维单位立方体.?_c,…,?_N为E~k中的N个点.A(M;N)为满足?_i∈M?E~k,1≤i≤N的点的个数.对于γ=(γ_1,…,γ_k)∈E~k,令 I(γ)={(x_1,…,x_k)∈E~k:0≤x_i<γ_i,i=1,2,…,k}.(1)λ为通常的k维Lebesgue测度,那么     

关于第二类Bernstein型插值过程

设f(x)∈c[-1,1],U_n(x)=sin(n+1)θ/sinθ(x=cosθ)为第二类多项式,x_k=cosθ_k=cos(kπ)/(n+1)(k=1,…,n)为其 n 个零点。又记 x_0=1,x_(n+1)=-1。文考虑了以{X_k}(k=0,1,…,n+1)为节点的第二类 Bernstein 型插值过程:     

关于富里埃级数强性求和的几个不等式

<正> 分别表示级数(1)及其共轭级数的(C,α)平均.当 f(x)∈L_(2π)~p(1≤p<∞)时,以E_n(f)_(LP)表示用阶不高于 n 的三角多项式在 L_(2π)~p 空间中迫近 f(x)时的最佳迫近,当 ωk(f,t)_(LP)表示 f(x)在 L_(2π)~p,空间中的 k 阶连续模.当 f(x)∈C_(2π)时,以 E_n(f)和 ωk(f,t)     

三次样条插值逼近的误差表示及其超收敛性

(一)前言 记△N,0=x_0相似文献   

关于多元凸函数的Bernstein多项式逼近的阶

1.引言 用△_k是表示R~k中的单纯形:△_k={X=(x_1,x_2,…,x_k)∈R~k|x_i≥0,i=1,2,…,k;sum from i=1 to k(x_i)≤1};C(△_k)表示定义在△_k上的连续函数的全体.记||f||=||f||_(△_k):=sup|f(X)|,ω(f,t):=sup |f(X)-f(Y)|。连续函数ω(t),t∈[0,+∞)称为     

L~2NORM INEQUALITY WITH POWER WEIGHTS FOR THE MAXIMAL RIESZ SPHERICAL SUMMATION OPERATOR

Let k>1,f∈L(Q_k)∩L(Q_k;|x|~a),the Riesz spherical means of order δ ofits Fourier series are defined byIf g∈L(E_k)∩L(E_k;|x|~a),then the Riesz spherical means of order δ of itsFourier integrals are defined by     

Fejèr-Korovkin算子及一种内插线性算子的渐近展开

设f(x)∈C_(2π)。本文讨论两种线性算子对f(x)的逼近,全文分两个部分。 在第一部分中,我们考虑在正卷积型三角多项式线性算子中占重要地位的Fejr-Korovkin算子K_n(f,x)=1/π integral from -x to π (f(x+t)k_n(t)dt),其中k_n(t)≡1/2+sum from k=1 to n (ρ_k~((n)) cos kt)=1/2+sum from k=1 to n (F_n(k/n+2)coskt),F_n(x)=(1-x)cosπX+1/n+2 cot π/n+2·sinπx.由于它满足Korovkin条件:所以有下述结果:设f(x)∈C_(2π),f″(x)∈C_(2π)。那么,当n→∞时,成立着     

一类素数模对角型同余式的解数

设 p 是奇素数,d 是适合 d>1以及 d|p-1的整数,M_0(d)是1,2,…,p-1中模 p 的 d 次剩余的集合.对于任何适合1≤k≤(p-1)/d 的整数k,本文给出了同余式x_1+…+x_k≡0(modp),x_1<…相似文献   

序关系与0—1规划问题(下)

§ 9 集 合 组 装 问 题 以下,我们讨论如§5中所给出的准序。对于一个集 合XB_1~n,如果x=(x_1,x_2,…x_n)∈X,存在N={1,2,…,n}上的一个置换π使得 有x_(π(1))x_(π(2))…x_(π(n)),即 对于X是一个线性序,则称X是正则的。 相仿地,对于一个布尔或拟布尔函数f,也可建立准序:     

一类非单调算法的收敛性质

1.搜索步长和搜索方向对于无约束最优化问题(?)f(x),其中f:R~n→R~1,f∈C~1,一般采用形如x_(k+1)=x_k+λ_kd_k(k=1,2,…)的迭代算法来求解,这里λ_k为搜索步长,d_k为搜索方向.     

多重Fourier级数及其线性平均

§1 引言设 n 为自然数.R~n 为 n 维欧氏空间.Q 为 R~n 中的方体:Q={x_1,…,x_n)=x|-π≤x_j<π,j=1,…,n}.R~n 中的点 x=(x_1,…,x_n)与 y=(y_1,…,y_n)的欧氏内积记作 xy=x_1y_1 … x_ny_n,欧氏范数是|x|(x_1~2 … x_1~2.)~(1/2)L(Q)表示在 Q 上 Lebesgue 可积,对每个变元都以2π为周期的 n 元函数的空间.设f∈L(Q),它的 Fourier 系数是C_m(f)=■(m)=(2π)~(-n)∫_Qf(x)e~(-imx)dx m∈Z~n.     

关于巴夫洛夫斯基的逼近方法

<正> 设f(x)是周期函数,有周期2π,n和p都是自然数,N=p(2n+1), x_k=x_k~(n)=2kπ/N(k=0,±1,±2,…).我们知道,在阶不超过n的三角多项式t_n(x)中,使和     

傅里叶级数的求和理论与方法

通过Dirichlet积分算子构造了一个新的积分算子Hn(f; k,x). 对于f(x)∈Cj2π, 0jk (其中k为任意自然数),Hn(f; k,x)的逼近阶达到了最佳.     

一类非单调算法的收敛性质

1.搜索步长和搜索方向对于无约束最优化问题(?)f(x),其中f:R~n→R~1,f∈C~1,一般采用形如x_(k 1)=x_k λ_kd_k(k=1,2,…)的迭代算法来求解,这里λ_k为搜索步长,d_k为搜索方向.     

我为高考设计题目

题55已知集合M是满足下列性质的函数f(x)的全体:在定义域内存在实数x_0,使得f(x_0+1)=f(x_0)+f(1)成立.(1)函数f(x)=1/x是否属于集合M?说明理由;(2)证明:函数f(x)=2~x+x~2∈M;(3)设函数f(x)=1g a/(x~2+1)∈M,求a的取值范围.解(1)假设f(x)∈M,则存在x_0,使得     

一类正线性算子的渐近展开(续)

<正> 设 f(x)∈C_(2π),U_n(f,x)=1/π(?),其中(?)设 m 是正整数,以 X_m 记 f(x)∈C_(2n),且 f~((2m))(x)∈C_(2π)的 f(x)的全体,并设(?)     

ON CONVERGENCE OF PAL-TYPE INTERPOLATION POLYNOMIALS

Let {x_k~*}_(k=1)~(n-1) be the zeros of the (n-1) -th Legendre polynomial p_(n-1)(x) and {x_k}_(a=1)~n be the zeros of the polynomial w(x)= (1-x2~)p_(n-1)~1(x). By the theory of the Pal interpolation, for afunction f ∈ C_([-1,1])~1, there exists a unique polynomial Q_n(f, x) of degree 2n-1 satisfying conditions Q_n(f, x_k)=f(x_k), Q'_n(f, x_k~*)=f'(x_k~*), where k=1, 2, …, n and x_n~*=-1. The main result of this paper is that if f ∈ C_([-1,1])~r, thenf(x)-Q_n(f, x)=O(1)W(x)w(f~(r), 1/n)n~((1/2)-r), -1≤x≤1.Hence, if f ∈ C_[-1,1])~1, then Q_n(f, x) converges to the function f(x)uniformly on the interval [-1, 1].     

一个采用组合信赖域与二阶线搜索技术的新的非单调大规模最优化方法

<正>1引言本文考虑求解大规模无约束最优化问题■f(x):(1.1)其中f:R~n→R是二阶连续可微的实值目标函数,n是一个比较大的正整数.在求解问题(1.1)时,通常的迭代法产生一个迭代点列x_0,x_1,x_2,…,其中x_(k+1)由x_k产生.在每一步迭代中,算法首先解一个信赖域子问题:■m_k(s)■g_k~T s+1/2s~TH_ks,s.t.||s||≤△_k,(1.2)