振荡Robin混合边值齐次化问题

该文研究了振荡Robin混合边值齐次化问题解的收敛率.该工作的困难之处在于Robin边值上出现的振荡因子以及边界交叉项的处理.该文利用对偶方法巧妙得对振荡积分进行了估计.文中建立了解的H1和L2收敛率,所得结果明显地依赖于维数.该文可以视为将对偶方法和光滑算子,延拓到处理振荡Robin混合边值问题的情形.     

仿生非光滑表面铸铁材料的常温摩擦磨损性能

模仿动物体表形态,在试样表面通过激光雕刻出有规则分布的凹坑以及条纹等非光滑单元体,研究了具有非光滑表面材料的摩擦磨损性能.结果表明:非光滑表面材料的耐磨性较光滑表面提高1倍以上,摩擦系数提高66%以上;当非光滑表面的单元体硬度越高、直径越大和间距越小时,其耐磨性能越好,摩擦系数越大.这是由于激光加工的单元体相当于在母体上增加了许多强化质点,比母体具有较高的硬度和致密性,能够提高抗磨性,增加表面粗糙度,所以其耐磨性提高,摩擦系数增大.     

乐观型二层随机规划逼近问题最优解集的上半收敛性

文章针对下层随机规划反馈的最优解不唯一,上层为单目标约束随机规划的一类乐观型二层随机规划逼近问题,构建了求解乐观型二层随机规划逼近最优解集上半收敛的理论框架.首先将乐观型二层随机规划等价转化为单层随机规划问题,通过逼近方法建立了无界可积函数在有限区域上以及全空间上的一致逼近定理,应用此结果给出了目标函数的连续收敛性和约束集的K-收敛性.其次利用上图收敛理论,得到了乐观型二层随机规划逼近最优解集的上半收敛性.该结论提供了乐观型二层随机规划逼近最优解集可以近似替代精确的最优解集的理论依据,结果表明离散化逼近方法是可行的、有效的、合理的.     

一类新型Chlodovsky算子的逼近性质研究

本文研究了一类基于非负实参数的新型Chlodovsky算子,用Ditzian-Totik光滑模与二阶连续模得到了逼近定理,然后研究了该算子对Lipschitz类函数的逼近误差上界,最后得到了该算子对一类导数为有界变差函数的绝对连续函数的收敛阶.     

Hp(Ωn)(0＜p＜1)上临界阶Riesz平均强求和的逼近

本文讨论了球面上Hardy空间Hp(0＜p＜1)中Riesz平均的强求和在临界阶δ=n/p-n+1/2的有界性,并且建立了它和最佳逼近之间的关系.     

基于Taylor级数的矩阵双曲余弦函数的数值算法

提出了一种基于Taylor级数的矩阵双曲余弦函数的数值逼近算法,为减少计算量使用了Paterson-Stockmeyer方法来计算矩阵Taylor多项式,对逼近误差进行了绝对后向误差分析以减少误差,并设计了算法可以较为快速且准确地求解矩阵双曲余弦函数,最后进行了数值实验,验证了算法的有效性.     

双三次Bezier曲面片的光滑拼接

本文根据曲面的总曲率和平均曲率推导出双三次Bezier曲面片拼接的C^2连续条件。     

状态终端受限且含多个非线性时滞的非光滑Volterra积分系统之最优控制和Near-Optimal控制

研究了含有多个非线性时滞的非光滑Volterra积分系统附有状态终端约束的最优控制问题,分别在一定前提下导出了最优控制的必要条件、最优控制的充分条件、near-optimal控制的必要条件和near-optimal控制的充分条件.     

用带误差项的Ishikawa迭代过程逼近φ-强增生算子的零点

本文使用新的分析技巧研究了一致光滑Ｂａｎａｃｈ空间中φ 强增生算子的零点逼近问题，所得结果改进和扩展了近期许多相应的结果     

前向正则模糊神经网络依K-积分模的泛逼近能力

针对前向正则模糊神经网络引进K-拟可加积分和K-积分模概念,应用积分转换定理研究了该网络在K-积分模意义下对模糊值简单函数类的泛逼近能力,进而在有限K-拟可加测度空间上,借助模糊值简单函数为桥梁获得了前向正则模糊神经网络依K-积分模对(u)-可积有界模糊值函数类仍具有泛逼近性.该结果表明前向正则模糊神经网络对连续模糊系统的逼近能力可以推广为对一般可积系统的逼近能力.