球面卷积算子逼近

研究d维欧氏空间R~d中单位球面上卷积算子的逼近问题.利用球面乘子理论以及K-泛函与光滑模等价关系,建立一类球面卷积算子逼近的正、逆定理.特别地,给出了逼近的强型逆向不等式,从而揭示了该类球面卷积算子的本质逼近阶.此外,作为应用,给出了球面Jackson-Matsuoka卷积算子与Abel-Poisson卷积算子逼近上、下界的相同阶估计.     

单隐层神经网络与最佳多项式逼近

研究单隐层神经网络逼近问题．以最佳多项式逼近为度量,用构造性方法估计单隐层神经网络逼近连续函数的速度．所获结果表明:对定义在紧集上的任何连续函数,均可以构造一个单隐层神经网络逼近该函数,并且其逼近速度不超过该函数的最佳多项式逼近的二倍．     

单纯形上Durrmeyer多项式对连续函数收敛速度的估计

以Ｋ－泛函、光滑模为工具，利用函数分解等方法，研究单纯形上多元Ｄｕｒｒｍｅｙｅｒ多项式逼近连续函数的速度问题，估计了收敛速度，从而完善了Ｂｅｒｅｎｓ，Ｈ　等人的工作．     

距离空间中插值神经网络的误差估计

研究距离空间中的神经网络插值与逼近问题.首先引进一类广义的激活函数,用比较简洁的方法讨论距离空间中插值神经网络的存在性,然后给出插值神经网络逼近连续函数的误差估计.     

逼近已知函数微商的广义Lanczos算法

给出逼近已知函数微商的广义Lanczos 算法, 构造了一列逼近算子$D_{h}^{n}$以提高稳定近似解的收敛速率. 当$n=2$时, 逼近精度达到$O(\delta^{6 \over 7})$, 而对一般的自然数$n$逼近精度为$O(\delta^{\frac{2n+2}{2n+3}})$, 这里$\delta$是近似函数的误差界.     

Bernstein-Sikkema算子逼近

研究Ｂｅｒｎｓｔｅｉｎ－Ｓｉｋｋｅｍａ算子的逼近问题,得到强型正定理和弱型逆定理,改进了文献［１］的结果     

球面光滑核漂移的Lp逼近

将光滑的球面基函数φ嵌入到由一个不充分光滑的球面基函数ψ生成的本性空间Nψ中,并在Lp度量下研究由φ的变换生成的函数在空间Nψ中的逼近性质,得到了该Lp逼近的误差估计.     

球面Jackson多项式逼近的正逆定理

研究了球面Jackson多项式J_(v,s)f的逼近阶,建立了该多项式逼近的强型正向与逆向不等式.利用球面光滑模较好地刻画了Jackson多项式的逼近性能,证明了存在与v和f无关的常数C_1和C_2,使得对于定义在球面上任意p-幂勒贝格可积或连续函数f成立C_1ω(f,1/v)_p≤‖J_(v,s)f-f‖_p≤C_2ω(f,1/v)_p,其中ω(f,t)p是f的光滑模.     

球面Jackson多项式逼近的正逆定理

研究了球而Jackson多项式Jv,sf的逼近阶,建立立该多项式逼近的强型正向与逆向不等式.利用球面光滑模较好地刻画了Jackson多项式的逼近性能,证明了存在与v和f无关的常数C1和C2,使得对于定义在球面上任意p-幂勒贝格可积或连续函数f成立C1ω(f,1/v)p≤‖Jv,sf-f‖p≤C2ω(f,1/v)p,其中ω(f,t)p是f的光滑模.     

三种变形调和级数的收敛性

给出了三种变形调和级数,证明了相应的收敛性,并给出了其收敛值的计算方法.