空间R~m上分布的中性卷积

取定具下述性质的函数ｒ（ｘ）∈Ｃ∞（Ｒ）：（ｉ），τ（ｘ）＝τ（－ｘ），（ｉｉ）０≤τ（ｘ）≤１，（ｉｉｉ）τ（ｘ）＝１，当｜ｘ｜≤１／２，（ｉｖ）τ（ｘ）＝０，当｜ｘ｜≥１．单位序列｛τｎ（ｘ）｝，ｘ∈Ｒｍ和ｎ∈Ｉｍ，定义作τｍ（ｘ）＝τ（ｘ１／ｎ１）…τ（ｘｍ／ｎｍ），ｎ１，…，ｎｍ＝１，２，…．空间Ｄ’（Ｒｍ）中分布ｆ和ｇ的中性卷积ｆｇ定义作序列｛ｆｎ＊ｇ｝的极限，其中ｆｎ＝ｆ·τｎ．作者给出了一些新的卷积．     

神经网络及其在系统识别应用中的逼近问题

本文讨论神经网络的能力问题及其在系统识别中的一些逼近问题。文中证明了:(1)函数g∈L_Loc^P(R¹)∩S′(R′)为—L^P-Tauber-Wiener函数的充要条件为g不是一个多项式;(2)当g∈(L^PTW)时,Σ _i=1^N c_ig(y_i·x+θ_i)全体在L^P(K)中稠密;(3)证明了用一元函数的复合可以逼近定义在L^P(K)上的连续(线性或非线性)泛函及L^P1K₁)到L^P2(K₂)中的连续(线性或非张性)算子。上述结果表明任一非多项式的L_LocP∩S′(R′)中的函数可以作为神经网络隐层中的非线性元,以及神经网络算法可以以任意精度识别一个系统。     

连续波化学氧碘激光器O_2（~1Δ_g）／Ⅰ_2最佳配比的理论分析与实验研究

通过对连续波ＣＯＩＬ小信号增益的分析得到，对连续波ＣＯＩＬ，Ｏ＿２（￣１Δ＿ｇ）／Ⅰ＿２存在最佳配比；实验结果表明：Ｏ＿２（￣１Δ＿ｇ）／Ⅰ＿２最佳配比约为５０～６０。通过建立一维预混模型，进一步研究了ＣＯＩＬ小信号增益以及—维空间分布依赖于Ｏ＿２（￣１Δ＿ｇ）／Ⅰ＿２配比的变化规律，当ｇ＿ｍＬ＿ｅ值依赖于Ｏ＿２（￣１Δ＿ｇ）／Ⅰ＿２配比（约４０～６０）而取极大值时，ＣＯＩＬ系统处于最佳工作状态。     

L^2空间中的Bernstein—Markov不等式及其最佳常数

1 引言 设-∞≤a相似文献   

关于Fejer算子的逼近度

用Ｋｎ记Ｆｅｊｅｒ算子的逼近度．本文证明是单调增加的，而且     

单纯形上Meyer—Konig—Zeller算子及其逼近定理

本文构造单纯形Ｔ＝｛（ｘ，ｙ）：ｘ，ｙ≥０，ｘ＋ｙ≤１｝上的Ｍｅｙｅｒ－Ｋｏｎｉｇ－Ｚｅｌｌｅｒ算子，并且讨论它的逼近性质。     

修正高阶Hermite插值及Hermite—Fejer插值在Lw^p空间中逼近的正逆定理

Lw^p空间中引入了一种K－泛函并由此建立了一种以第一类Chebyshev多项多的零点为结点的三种修正高阶Hermite插值及一种修正的高阶Hermite-Fejer插值多项在Lw^p空间中逼近的正逆定理。     

关于两个矩阵乘积的特征值与奇异值的最佳估计

用A表示复矩阵A的共轭转置矩阵。用λ_i(A)表示n阶复矩阵A的特征值,i=1,…,n对于n阶Hermite矩阵A,在没有特别指出的情况下,本文均约定A的n个(实)特征值按降     

最佳有理L∝逼近的存在性

设Ｒ_ｆ（ｐ）∈Ｒ［ａ，ｂ］是函数ｆ的最佳有理Ｌ_p（１≤ｐ＜∞）逼近，Ｅ_ｆ（ｐ）＝‖ｆ－Ｒ_ｆ（ｐ）‖ｐ。本文证明了Ｅ_ｆ（ｐ）／（ｂ－ａ）^1/p是ｐ单调增加且有界的函数。当ｆ∈Ｌ_∞时，ｆ的最佳有理Ｌ_∞逼近必存在。     

一类矩阵方程的广义Hermite问题

该文主要解决了如下两个问题 问题I 已知矩阵 M∈ C^n×e, A∈C^n×m, B∈ C^m×m, 求 X∈ HC_M,n使得 A^HXA=B, 其中 HC_M,n={ X∈ C^n×n}|α^H(X-X^H)=0, for all α∈ C(M) }. 问题II 任意给定矩阵 X^* ∈C^n×n, 求 $\hat{X}\in H_E$ 使得 ||\hat{X}-X^*||=\min\limits_{X∈ H_E}||X-X^*||, 这里 H_E 为问题I的解集. 利用广义奇异值分解定理,得到了问题I的可解条件及其通解表达式, 获得了问题II的解,并进行了相应的数值计算.