高维代数多项式逼近与a.e.逼近的一些结果

自Korovkin的文[1]问世以来,有关线性正算子逼近的各种工作一直是颇受逼近论界关注的研究课题,如[2]～[4]等分别考虑了连续函数,L~p空间及随机函数的正算子逼近.然而在一元逼近中,由积分核引出的卷积与形式卷积型算子却占有极为重要的地位,这不仅因为已经有较多具体的积分核能方便地用于误差估计;特别,还有一些如Timan定理那样     

应用结构异质性阈模型定位阈性状基因位点:I理论研究(英文)

结构异质性是在定位阈性状基因位点过程中普遍存在的一个问题 .例如 ,数量遗传学家通常根据连锁分子标记推断性状位点基因型 ,由于性状位点基因型的不确定性 ,一个亲折方差组分被引入阈模型 .针对这个问题 ,我们提出了一个新颖的统计模型并推广到多阈值性状 .在这篇理论文章中 ,我们给出了详细的理论推导和计算策略     

再论求导数零点的二次收敛迭代法

一维搜索是最优化理论数值计算的一个基本问题,它可归结为求定义在开凸区域Ｄ上的可微函数 ｆ的导数零点．若用 Ｎｅｗｔｏｎ法求导数零点,则涉及到二阶导数的计算．若用带导数的三次插值法则需要开平方的计算［１］．为了克服上述问题,本文作者之一在 １９７９年［２］首次提出了下述具有二阶收敛速度的迭代法：通常,我们称迭代法（０．１）为基于信息集（ｆ（ｘｎ）,ｆ’（ｘｎ）,ｆ（ｘｎ－１）,ｆ’（ｘｎ－１）｝的迭代法,而δ（ｆｘｙ）是基于信息集｛ｆ（ｘ）,ｆ＇（ｘ）,ｆ（ｙ）,Ｆ＇（ｙ））｝的三次插值多项式在ｘ处…     

盲图像复原研究现状

盲图像复原是在未知或不完全确知相关原始图像与成像点扩展函数的先验知识的情形下,利用所观测到的降质图像对原始图像和点扩展函数进行估计的一种图像处理方法。本文对近年来涌现出的主要盲图像复原算法进行了回顾,并根据相应的理论来源及相互联系将其划分为四大类,对各类复原算法及其改进算法进行了分析和讨论,为更清晰与深刻地认识和理解盲图像复原理论、解决实际图像降质问题提供参考。     

依概率收敛与依分布收敛的关系

本探讨了随机变量序列依概率收敛与依分布收敛的关系,并给出了一个依分布收敛能保证依概率收敛的最弱的条件,即：设分布函数列{Fn（x）}弱收敛于连续的分布函数F(x),则存在随机变量序列{ξn}和随机变量ξ,它们分别以{Fn（x）}和F（x）为其对应的分布函数和分面函数,且{ξn}依概率收敛于ξ。     

微分中值定理的推广

本文建立了微分中值定理在n维函数空间的一种推广形式。     

改进的高速铁路安全状态协同监测数据处理方法研究

将无线传感器网络协同感知方法,应用于高速铁路固定设施状态监测,具有诸多优势,而协同感知数据的处理方法尤为关键。数据融合方法是协同感知方法在数据处理层面的理想选择。在分布式融合场景下,改进的动态误差平方求权系数法,可以充分利用无线节点的存储能力,使得数据波动性减小、一致性增强;在集中式融合场景下,将求取权系数的相关矩阵法从标量推广至多维向量,使得多维向量数据的融合方法得到丰富。仿真实验表明,改进方法下数据准确性、稳定性均优于原有算法。同时,分析比较了选取不同距离函数指数对多维向量相关矩阵法的影响。     

关于n进制及其有关计数函数

给出了n进制中数字之和函数均值A（N）的一个精确的计算公式。     

Jordan函数r次方Jrk(n)的误差项的进一步性质

设k，r分别是自然数和非零整数，Jk(n)是Jordan函数。以E(x；k，r)表示和式sum from (n≤x) Jkr(n)的渐近公式中的误差项，本文研究了E(x；k，r)的某种加权平方积分均值。     

从一道错误的例题谈条件极值的代入法

同济大学出版的教材 [1] 在介绍条件极值时举了这样的一道例题 :“例 1 0 :某公司的两个工厂生产同样的产品 ,但所需成本不同 ,第一个工厂生产 x单位产品和第二个工厂生产 y单位产品时的总成本是 C( x,y) =x2 +2 y2 +5xy +70 0。若公司的生产任务是 50 0个单位产品 ,问如何分配任务才能使总成本最小 ?解 :根据题意 ,是求函数 C( x,y) =x2 +2 y2 +5xy +70 0在条件 x +y =50 0下的极值。作辅助函数F( x,y) =x2 +2 y2 +5xy +70 0 +λ( x +y -50 0 )令Fx =2 x +5y +λ =0Fy =4y +5x +λ=0x +y =50 0,解得 x =1 2 5,y =3 75,所以根据题意知 ,当…