Halley方法的收敛性及其最佳误差估计

设X和Y都是实数空间或复数空间,D(?)X是凸的,f(x)是把D映射到Y的三次可微函数,且满足 |f″(x)|≤M,|f″(x)|≤N (x∈D)。 设x~*是方程 f/(x)=0 (1)的解,X_0D是x~*的初始近似。以N表示自然数的全体,N_0=N∪{0}。如所周知,若′(x_0)≠0,则用Halley方法     

多元周期函数分数次积分的持重范数不等式

1.设 f(x)=f(x_1,…,x_n)是n维欧氏空间 R~n上的实值可测函数,它关于各个自变量x都有周期1.以E~n表示R~n中的单位正方形.当f(X)∈L~1(E~n)时,以f(x)～∑c_ne~(2πjji)表示它的Fourier级数,其中m=(m_1,m_2,…,m_n),     

代数多项式的点态同时逼近

设N={1,2,…},r∈N U{0}C~r是[-1,1]上具有r阶连续导数的实值函数全体组成的空间,f∈C~r的范数规定为||f||= (?)|f(x)|.记Ⅱ_n是阶数不超过n的代数多项式全体组成的集合.c是不依赖于n的正的绝对常数,在不同的地方.可以是不同的地方,可以是不同的值.对于f∈C~r,k∈N,w_k(f,t)是f的k阶连续模.又记△_n(x)=(1-x~2)~(1/2)/n+(1/n~2),δ_n(x)=(1-x~2)~(1/2)/n.谢庭藩在我国第二次逼近论会议上提出下述问题: 问题X 是否对于给定的自然数k和r,都有映C_r为Ⅱ_n.线性算子L_(n,k,r),使得对于任意的函数f∈C~r,成立不等式     

关于振荡函数积分的渐近展开问题

一、总说以C表示R=[0,1]×[0,1]上连续的二元函数f(x,y)全体.徐利治(或参见[2])研究了振荡函数积分I_N(f)=integral from n=0 to 1(f(x,{Nx})dx)的渐近展开问题,其中{x}=x-[x],[x]为不超过x的最大整数,f(x,y)∈C.徐利治和周蕴时又把[1]的展开式拓广成N不是正整数的一般情形,获得下述的定理A 设C中函数f(x,y)关于x有m阶连续偏导数,那么对于充分大的N有渐近式     

给定离散度的最优策略

、问题考虑每次处理一个点的单因素优选试验,让二表示印,1〕上单峰函数的全体.厂任二时,记x厂为f的峰点,即f(x,)常称一个N次处理的安排方案S为一个策略,它的含义是给出了一个N 2个元素的     

关于Fourier系数变换不变的一类函数空间

设L~1(0,π)是在(0,π)上可积函数的空间,f(x)∈L~1(O,π).将f(x)按偶函数或奇函数延拓到(-π,0)上,然后以周期2π延拓到整个实轴上,这样得到的函数仍以f(x)表示,它的Fourier系数以a={a_n}_(n=0)~∞、b={b_n}_(n=1)~∞表示.设T和T’是Fourier系数的变换:     

弱条件下若干变形牛顿迭代的收敛性

各种变形牛顿迭代法在解不同复杂程度的非线性方程f(x)=0时有各自的优缺点。在Smale点估计理论引导下，作者利用优序列方法，研究了弱条件下，减少导映照计值次数，避免导映照求逆两种变形牛顿迭代在求解时的收敛性问题。对此两种迭代法分别建立了各自的收敛性定理，证明了在弱条件下，两种方法产生的迭代序列均收敛于f(x)=0的惟一零点，并给出了误差估计。     

"牛顿类"迭代的收敛性和误差估计

从求解非线性方程f(x)=0的一维"牛顿类"迭代法出发,在Banach空间中建立了"牛顿类"迭代公式,用优函数的方法,建立了相应的Kantorovich定理,并给出了比牛顿迭代更好的误差估计.     

富里埃级数的均匀收敛与绝对收敛

1.本文的目的是阐明Garsia最近获得的有关富里埃级数均匀收敛与绝对收敛定理中条件的意义,并加强这些定理.设f(x)是周期2π的可积函数,f(x)∈L(0,2π).f(x)的富里埃级数是(?)(f)=1/2a_0+sum from n=1 to ∞(a_ncos nx+b_nsin nx),(1.1)f在L_p(0,2π)空间中的连续模是     

带权逼近的正定理和逆定理

设X是周期2π的可积函数的线性子集按范数||·||_x构成的线性赋范空间.又设一切三角多项式属于空间X.对于f(X)∈X,记△_tf(x)=f(x+t)-f(x),记△_t~k=△_t…△_t(共k次)(k=1,2,…).称量ω_k(f,t)_x=(?)||△_t~kf(x)||_x为f在X中的k阶光滑模.称量E_n(f)_x=inf_(α_j,β_j)||f(x)-∑_(j=0)~n(α_jcosjn+β_jsinjx)||_x为f在X中的n阶最佳三角多项式逼近.周知,假如X是通常的[0,2π]上p次Lebesgue空间L~p,1≤P≤∞,那么成立着下面的逼近论正定理和逆定理.定理A(正定理)设1≤p≤∞,k为正整数.那么存在常数C_(k,p)使对一切n=     

负阶Cesàro平均逼近连续函数

§1 前言设 C_(2x)是周期 2π的连续函数全体所成的空间。记 f∈C_(2x)的范数为||f||=max|f(x)|.0相似文献   

关于赋范线性空间中子空间的正交补的初步探讨

在一般的赋范线性空间X中,R.C.James等使用了如下的定义:x⊥y的充分必要条件是■λ∈φ‖x‖≤‖x λy‖。在这个基础上我们有定义1.2 如果X=M⊕N,M⊥N,则称N为M(在X上)的右正交补,记为M~⊥;而M称为N(在X上)的左正交补,记为~⊥N。本文准备讨论如上定义的正交补的最基本的问题,即 <1> 正交补的存在问题(§3); <2> 正交补的唯一性问题(§4); <3> 右正交补的结构表示(§5); <4> 右正交补与算子的保范延拓以及投影算子的联系(§2)。我们将得到一些有意义的结果,其中有些推广或改进了已知的结果。它们是: <1> [推论2.2]设X是内积空间,P是X上的投影,P≠θ。那末P是正交投影的充分必要条件是‖P‖=1。 <2> [例3:6]存在一个三维Banach空间,它的每一个二维子空间M,M~⊥不存在;因而每一个一维子空间N,~⊥N不存在。 <3> [推论5.3|设X是(复的)平滑的赋范线性空间,M是X的子空间。如果{X_α|α∈∧}是X的这样的子空间的全体:MX_α并且M是X_α的余维数是1的子空间。那末M在X上的右正交补存在的充分必要条件是M在每个X_α上的右正交补存在。 <4> [定理6.1]设X是连续的半内积空间,X在其导出范数下是范数自反的。那末对X上的每一个连续线性泛函f,都存在y∈X使得x∈X:f(x)=[x,y]。如果X在其导出范数下又是严格凸的,则y是唯一的。     

Halley方法在一般条件下的收敛性

为了使Halley法能适应更多环境的需要，在一个更一般的条件下，该条件可表示为‖f′(x0)^-1f(x0)‖≤β，‖f′(x0)^-1f″(x0)‖≤γ，‖f′(x0)^-1(f″(x)-f″(y))‖≤∫0^‖x-y‖L(u ‖x-x0‖)du，证明了Halley法的收敛性，而此条件比传统的Kantorovich型条件具有更一般的代表性，能适应更多的环境，同时给出了上述条件的几个变形形式。     

Jensen凸函数的连续性

设X是实的拓扑线性空间,f:X→R(实数空间)是Jsnsen凸函数,即对任何x、y∈X,f适合f(x+y/2)≤1/2(f(x)+f(y)).     

关于凸函数不等式组的一些讨论

<正> Fan.ky在[1]中已得出下述引理1.设S是实线性赋范空间X中的一个非空凸子集,f1（x）,i=1,…,m是S上的实值凸函数,那么凸函数不等式组F（x）<0,x∈S,不相容当且仅当存在P∈Em,P≥0使PTF（x）≥0,（?）x∈S。其中F（x）=（f1（x）,…,fm（x））T,符号“≥”表示“≧”但“≠”     

关 于 Hasson 定 理

§1.记E_n(f)为n次代数多项式对f(x)∈C_[-1,1]的最佳逼近,E_n(f)为n阶三角多项式对f(x)∈C_2n的最佳逼近.若f∈C_[-1,1]且则说f(x)属于类Z_[-1,1]. 类似地定义Z_2π.记‖·‖=max|·|,又以D~ f(x),D_ f(x),D~-f(x),D_f(x)表示f(x)的四个Dini导数. 关于绝对连续函数的最佳逼近,证明 定理A 如果〔一1,1〕上的绝对连续函数f(x)是某一函数g(x)的不定积分,g(x)具有如下性质:     

一些平方函数的点态有限性

通过仔细的点态估计，证明了：设N为一自然数，φ∈C^N(R^1),φ（0)=0,|φ（x)| |φ^(N)(x)|=O((1 |x|)^-N-1-δ）（对某一δ＞0），f(x)(1 |x|)^-N-1∈L^1(R^1),如果gφ（f)在N个点有限，则gφ（f)为a.e.-有限，这个结果大大推广并改进了一系列已知结论。     

高阶Hermite-Fejér型算子的精确点态逼近阶

一、引言设f∈C〔-1,1〕,x_k=x_(kn)=cosθ=cos(kπ/n 1)(k=1,…,n)是第二类Chebyshev多项式的零点.又设ω(t)是给定的连续模,而ω(f,t)表示函数f(x)的连续模,本文,c表示与x,n及f均无关的正的常数,但每次未必表示同一值.记号“A～B”的意义是存在两个与n,x及f均无关的正的常数c_1相似文献   

关于富里埃级数的典型平均的逼近问题

§1以 W~rH_a 表示 f~((r))(x)具有连续模ω(δ)=O(δ~a)(0≤a≤1)的,周期2π的一切周期函数 f(x)。当 f(x)∈W~rH_a 时,我们假设∫_0~(2n)f(x)dx=0。对于 W_rH_a 中的函数,我们考虑     

关于ΛBⅤ_p函数的Fourier级数和求积误差

1.用表示[a,b]上p次有界变差函数类,其全变差记作(f;[a,b]). 现假定f在[a,b]上几乎处处有限.数值 称为f的p次本质变差,此处g是在[a,b]上定义且处处有限的函数,的意义是g(x)=f(x)在[a,b]上几乎处处成立. 对于f∈L_(2π),考虑f的Fourier系数