网格模型PDE曲面重建中的边界曲线构造

利用偏微分方程(PDE)进行曲面拟合是计算机图形学研究领域中的常用方法,该类方法通过选取适当的边界条件来构造PDE,用PDE的解来表示几何曲面.基于网格简化方法和离散曲面测地线计算等技术,提出一种从网格模型提取PDE曲面片边界条件曲线的方法.首先,对复杂模型进行简化并分片处理;通过计算离散曲面的测地线为每个分片定义相应的PDE边界条件曲线,进而构造复杂模型的PDE拟合表面.最后,通过细分方法建立原模型的多分辨率表示.实验表明,该方法可以对具有不同几何复杂度的网格模型进行处理,产生具有细分连通性的多分辨网格模型.     

单边条件下的 Taylor平均逼近

本文中 ,我们对函数加适当的条件 ,从而改进了 Taylor平均逼近的阶.     

最佳逼近常数的上界的D.Jackson估计

本文证明了左半对任何自然数 n 成立,右半当 n≥9时成立;对 n≥4的情形,右端上限应取(17)/(24)n~2+(14)/(24).应用这结果于最佳逼近常数的估计,得到E_n<4.3286301ω(1/n),(n≥8) (2)     

单边条件下的Euler平均逼近

本文中,我们对函数加适当的条件,从而改进了Euler平均逼近的阶.     

连续函数与p幂可和函数的Jackson算子逼近

对f∈X是(X是G2x或D2x.1≤p< ∞)以及Jackson算子证明了如下不等式‖J.（f）-f‖x≤1+2π/3-3/（4π）+89π/24（2n2+1）ω（f·1/n）x,从而改进和推广了文献[1]的工作。     

Fluid approximation and its convergence Rate for GI/G/1 queue with vacations

A GI/G/1 queue with vacations is considered in this paper.We develop an approximating technique on max function of independent and identically distributed(i.i.d.) random variables,that is max{ηi,1 ≤ i ≤ n}.The approximating technique is used to obtain the fluid approximation for the queue length,workload and busy time processes.Furthermore,under uniform topology,if the scaled arrival process and the scaled service process converge to the corresponding fluid processes with an exponential rate,we prove by the...     

强Z-连续domain和Z-代数domain的刻画定理

给出强Z-连续domain和Z-代数domain的一个刻画及一个范畴性质--余反射性质.     

Bootstrap approximation of wavelet estimates in a semiparametric regression model

The inference for the parameters in a semiparametric regression model is studied by using the wavelet and the bootstrap methods. The bootstrap statistics are constructed by using Efron＇s resampling technique, and the strong uniform convergence of the bootstrap approximation is proved. Our results can be used to construct the large sample confidence intervals for the parameters of interest. A simulation study is conducted to evaluate the finite-sample performance of the bootstrap method and to compare it with the normal approximation-based method.     

Von-Mises统计量的Edgeworth展开和随机加权逼近

文［１］讨论了Ｖｏｎ－Ｍｉｓｅｓ统计量的一种能达到Ｏ１ｎ的精确性的随机加权逼近，本文则给出了这种统计量的一阶Ｅｄｇｅｗｏｒｔｈ展开和一种能达到ｏ１ｎ的精确性的新的随机加权逼近．     

向量值Nevanlinna理论初探

本文主要讨论定义在复平面取值为无穷维希尔伯特空间上的向量值亚纯函数的Ｎｅｖａｎｌｉｎｎａ理论．给出了推广的Ｐｏｉｓｓｏｎ－Ｊｅｎｓｅｎ－Ｎｅｖａｎｌｉｎｎａ公式以及推广的第一基本定理的证明，并对向量值特征函数的性质予以讨论