关于积分∫f(x,{Nx})dx带准确余项的渐近展开式的一种新证明

本文对于积分from n=0 to 1 f(x,{Nx})dx带准确余项的渐近展开式from n=0 to 1 f(x,{Nx})dx=from n=0 to 1 from n=0 to 1f(x,y)dxdy+sum from k=1 to r 1/(k!) (1/N)~k from n=0 to 1[f~((k-1,0))(1,y)(?)_k(y-N)-f~((k-1,0))(O,y)B_k(y)]dy-1/(r|)(1/N)~r from n=0 to 1 from n=0 to 1 f~((r,O))(x,y)(?)_r(y-Nx)dxdy给出了一种简捷的推导,这种推导只需普通的分析知识,无需用到Euler-Maclaurin求和公式及Bernoulli多项式的Raabe乘积定理。     

关于求sum from k=0 to n f(k)的一个计算公式

文[1]中讨论了利用差分多项式求sum from k=1 to n f(k)的一个方法。本文将给出直接求sum from k=0 to n f(k)的一个计算公式,作为特例,并给出求自然数方幂和的一个计算公式。设f(k)是K的m(m∈N)次多项式。定义P_m(x)=1/m! x(x-1)…(x-m+1),称为m阶差分多项式,P_0(x)=1称为零阶差分多项式。     

关于线性算子的高阶饱和

设f(x)∈C_(2π)。而f(x)～sum from k=0 ( )A_k(f_1k)≡α_0/2 sum from k=1 ( )(α_kcoskx b_ksinkx)。 又设 U_n(f,x)=1/πintegral from -πto π(f(x t)u_n(t)dt,) 其中u_n(t)=1/2 sum from k=1ρ_k~(n)coskt满足条件: integral from 0 to k(|u_n(t)|dt=O(1),)ρ_k~(n)→1(n→∞;k=1,2,…,)。设m是正整数,ρ_0~(n)=1。记~mρ_k~(n)=sum form v=0 to ∞ ((-1)~(m~(-v))(m v)ρ_k v~(n) (k=0,1,…,)。)T.Nishishiraho考虑了在ρ_k~(n)=O(k>n)的情况下U_n(f,x)的饱和问题,证明了。 定理A 设{_n}是收敛于0的正数列,使得     

“乘积多项式”与新劈因子法

本文求解形为,f(x)=multiply from k=1 to 2(x~2-p_kx-q_k)+k multiply from k=1 to 2(x~2-r(?)x-s_k) (1)(其中 n 为偶数)或 f(x)=multiply from k=1 to n(x-Pk)+K multiply from k=1 to n(x-q_k) (2)的“乘积多项式”的所有二次因式 x~2-u(?)x-v_i.用[1]中方法,得初始近似因子ω(x)=x~2+ux+v.再分两步求ω(x)的修正因子ω(x):1.用ω~2(x)除 f(x),得余式 R_1(x);2.用ω~2(x)除 xR_1(x),得余式 R_2(x).再取 R_1(x)与 R_2(x)的适当线性组合,消去     

关于付立叶系数的计算问题

<正> 在付立叶级数中,求付立叶系数有一个统一公式,即:a_n=1/πintgeral from -πto πf(x)cosnxdx (n=0,1,2…),~nb_n=1/πintegral from -πto πf(x)sinnxdx (n=1,2,3…)叫尤拉——付立叶公式.虽然a_0与a_n(n=1,2…)统一在一个公式中,但在实际计算时,常常要分开来求.因     

一个极限定理的证明及应用

在数学分析中,往往需要求如象x_n=(1~2/n~4 1~2) (2~2/n~4 2~2) … (n~2/n~4 n~2)之类的“和式”的极限.这种和式既不能直接求和,又不能化成某函数的积分和,因此其极限往往难以求出.为了求解这类题目,本文给出一个定理,能够很好地解决这类问题.同时,利用对数函数的性质,又能够用来解决一些“积式”的极限问题.定理 设(a)f(0)=0,f’(0)存在; (b)g(x)在[a,b] 上黎曼可积,则有(?)sum from i=1 to n f[g(?)△x_4]=f’(0) integral from n=a to b (g(x)dx).     

微分中值定理的几个应用

本文应用Lagrange 微分中值定理证明一个重要的数列极限limn/n→∞[∫_a~bf(x)dx-b-a/n sum from k=1 to ∞(1/k)f(a+Kb-a/n)]=1/2(b-a)[f(a)-f(b)]此外还用Lagrange 微分中值定理推出导函数的两个性质。     

三个极限公式的注记

设limx-x0f（x）=0,ak〉0,k=1,2,…,n.则三个极限公式limx→0∑k=1^nak^f（x）-n/f（x）=1n（∏k=1^nak）,limx→x-x0[∑k=1^nak^f（x）-（n-x）]^1/f（x）=∏k=1^nak和limx→x0（1/n∑k=1^nak^f（x））^1/f（x）-^n√∏ k=1^nak中的无穷小量f（x）均可用其等价无穷小fk（x）（k=1，2,…，n）代替，以扩大公式的使用范围．实例说明推广后极限公式的一些应用．     

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     

Euler-Maclaurin 公式与渐近估计

若 f(x)是连续可微函数,那么我们可以用 f(x)及其导函数 f′(x)的有关积分表示有限和 sum from k=n+1 to m f(k),这就是重要的 Euler-Maclaurin 公式.令 m 趋于无穷,我们就可以用广义积分表示出相应的无穷级数.更一般地,当级数是函数项级数 sum from k=1 to ∞ f(k,t)时,这个级数可用含参数 t 的广义积分表示出来.这对于研究级数的和函数的渐近性质常常是很有用的.本文先介绍 Euler-Maclaurin 公式,然后给出它在渐近估计方面的几个例子.     

数列的循环求和法——探索一类数列和的表达式

数列求和的方法很多,己有许多杂志刊登了各种数列求和方法的文章,本文提及的循环求和法,其思想方法是通过式子变形,使所求和重复出现,造成循环,亦即构造出含有所求和S的方程S=f(s),然后解出S。问题:求 sum from k=1 to n (k·2~k)sum from k=1 to n (k·2~k)=sum from k=0 to (n-1) ((k+1)2~(k+1))=2 sum from k=0 to (n-1) k2~k+sum from k= to (n-1) (2(k+1))=2[sum from k=1 to n (k·2~k-n·2~n)]+sum from k=1 to n 2~k∴ sum from k=1 to n (k·2~k)=n·2~(n+1)-(2~(n+1)-2) 有许多同志会感兴趣于研究sum from k=1 to n (k~p 2~k)     

多变元非参数密度估计的平均均方误差的中心极限定理

令■(x;h)是建基于来自密度函数f(x)的容量为n的一个随机样本的这个密度函数f(x)的一个核型估计,对于这个非参数密度估计的平均均方误差1/n sum from j=1 to n[■(X_j;h)-f(X_j)]~2·ω(X_j),为使中心极限定理成立的充分条件被给出。     

Fourier级数及其导级数的逼近

设p_m≥0↓,sum from k=0 to n(p_n)=P_m,n=0,l,…,p_0=P_0=1,P_n→∞(n→∞)若N_n=1/P_n sum from k=0 ton(p_(n,k)S_k→S(n t。0→∞)),则说{S_k}关于算子(N,p_n)收敛于S.设f(x)∈L_(?),S_n(f,x)为     

A Simple Proof for a Theorem of Kelisky and Rivlin

Theorem (Kelisky and Rivlin) Let f(x) be a function defined in [0,1] and B_n(f(x))=sum from k=o to n (f(k/s)(?)x~k(1-x)~(n-k)) be the nth Bernstein polynomial of f(x). Then lim B~l(f(x))=f(0)+(f(1)-f(0))x. Proof We can assume f(0)=0, Let φ_i(x) and ψ_i(x)(i=1,2,…,n) be Bernstein basis polynomials and Bezier basis polynomials respectively. Let n×n matrices     

On the Best Degree of Approximation by Euler (E,q)-Means

Let f(x)∈L_(2π) and its Fourier series by f(x)～α_0/2+sum from n=1 to ∞(α_ncosnx+b_nsinx)≡sum from n=0 to ∞(A_n(x)). Denote by S_n (f,x) its partial sums and by E_n~q(f,x) its Euler (E, q)-means, i. e. E_n~q(f,x)=1/(1+q)~π sum from m=0 to n((?)q~(n-m)S_m(f,x)), with q≥0 (E_n~0≡S_n). In [1] Holland and Sahney proved the following theorem. THEOREM A Ifω(f,t) is the modulus of continuity of f∈C_(2π), then the degree of approximation of f by the (E,q)-means of f is givens by##特殊公式未编改     

用〔F,d_n〕平均逼近周期函数

设f(x)∈L_(2π)的Fourier级数为 f(x)～a_0/2+sum from n=1 to ∞ (a_ncosnx+b_nsinnx)sum from n=0 to ∞(A_n(f,x)) (1)以s_n(f,x)sum from i=0 to n(f,x)表示(1)第n部分和。称序列     

三个数列的收敛速度

利用不等式形式对e-〔1+1/n〕~n,〔1+1/n〕~(n+1)-e,e-sum from k=0 to n 1/k!进行了估计,给出了数列〔〔1+1/n〕~n〕,〔〔1+1/n〕~(n+1)〕,sum from k=0 to n 1/k!收敛于e的速度.     

APPROXIMATION OF CONTINUOUS FUNCTIONS BY THE GENERALIZED BERNSTEIN-BEZIER POLYNOMIALS

§1. Introduction In [1], for any α>0, and a function φ defined on [0,1], Geng-Zhe Change defined the generalized Bernstein-Bezier polynomial ofφ as follows: B_(n, a)(φ, x) = sum from k=0 to n φ(k/n){f_(nk)~a(x)-f_(n,k+1)~a,(x)} (1.1)where f_(n, n+1) (x) =0 and f_(n, k)(x) = sum from j=k to n x~j(1-x)~(n-j) k=0,1,...,n. (1.2)are the Bezier base functions of degree n.Obviously, for any x ∈(0, 1), we have     

一类组合不等式的简证与推广

利用概率方法给出了形如sum from k=1 to n(1/k)>π/4(sum from k=1 to n((-1)k-1Cnk)1/(k～1/2))与sum from k=1 to n(1/k)<2～(1/2)(sum from k=1 to n((-1)k-1Cnk)1/k2)1/2的组合不等式.     

关于Szász-Mirakjan型算子的加权逼近

设S_n(f;x)表示如下的Sz(?)sz-Mirakjan算子:S_n(f;x)=sum from k=0 to ∞ f(k/n)S_(nk)(x),这里S_(nk)(x)=e~(-nx)(nx)~k/k!,x∈[0,∞),f∈C_[0,∞),C_[0,∞),表示在[0,∞)上连续且有界之函数集,1983年在[1]中给出了Sn(f;x)在一致逼近意义下的特征刻划,为讨论L_p逼近,[2]中引进了如下的Sz(?)sz-Mirakjan-Kantorovich算子: