基于Kronecker型替换的黑盒多项式稀疏插值

本文基于新的Kronecker型替换,给出两个由黑盒表示的稀疏多项式的新确定性插值算法.令f∈R[x1,……,xn]是一个稀疏黑盒多项式,其次数上界为D.当R是C或者是有限域时,相对于已有算法,新算法具有更好的计算复杂度或者关于D的复杂度更低.特别地,对于一般黑盒模型,D是复杂度中的主要因素,而在所有的确定性算法中,本文的第二个算法的复杂度关于D是最低的.     

Hermite-Fejér和Lagrange插值逼近的Steckin-Marchaud不等式

引近了一种新的K-泛函,由此建立了积分型Hermite-Feéjr和Lagrange插值逼近的Steckin-M archaud不等式.     

Ⅱ型三角剖分上二次双周期样条

本文用B-网方法确定了△_(nm)~((2))剖分上二次双周期样条函数空间的维数,给出了插值条件的几种提法,证明了解的存在唯一性.     

中国股市长记忆的修正R/S分析

本文在比较各种长记忆检验方法优缺点的基础上,采用修正的R/S分析检验我国沪深两股市日收益和日绝对收益序列的长记忆性。结果表明在0.05的显著水平下,两股市的日收益序列均无长记忆,但深圳成指日收益序列的记忆长度比上证综指日收益序列的记忆长度长;以日绝对收益序列为代表的波动序列具有较强的长记忆性。     

加权二次有理Bézier插值曲线

在本文中,给定一组有序空间数据点列及每个数据点的切矢向量,利用加权二次有理Bézier曲线对数据点作插值曲线,使该曲线具有C1连续性,并且权因子只是对相应顶点曲线附近产生影响,同调整两个相邻的权因子可以调整这两个相邻顶点之间的曲线和它的控制多边形.     

The Iyengar Type Inequalities with Exact Estimations and the Chebyshev Central Algorithms of Integrals

In this paper, both low order and high order extensions of the Iyengar type inequality are obtained. Such extensions are the best possible in the same sense as that of the Iyengar inequality. hzrthermore, the Chebyshev central algorithms of integrals for some function classes and some related problems are also considered and investigated.     

修正的Shepard型算子的Lp-逼近

摘要:本文在L_[0.1]~p空间给出了 Durrmeyer型修正的shepard算子D_n(f,x),对 f∈L_[0.1]~p,(p≥1),得到了下列的Jackson型估计:││D)n(f)-f││_p≤ C_(pλω)(f,n~(-1))p,λ≥2, Cω(f,n~(-1)logn)p,λ=2, C_(pλω)(f,n~(-1))p,1<λ<2,     

矩阵方程AXB=D的最小二乘Hermite解及其加权最佳逼近

本中,我们讨论了矩阵方程AXB=D的最小二乘Hermite解,通过运用广义奇异值分解(GSVD)，获得了解的通式。此外,对于给定矩阵F，也得到了它的加权最佳逼近表达式。     

ON THE RATE OF WEIGHTED Lp CONVERGENCE BY THE GRUENWALD INTERPOLATORY OPERATORS

This paper gives the weighted Lp convergence rate estimations of the Gruenwald interpolatory polynomials based on the zeros of Chebyshev polymomials of the first kind,and proves that the order of the estimations is optimal for p≥1.