Bernstein <Emphasis Type="Italic">n</Emphasis>-widths of Besov embeddings on Lipschitz domains

In this paper, using an equivalent characterization of the Besov space by its wavelet coefficients and the discretization technique due to Maiorov, we determine the asymptotic degree of the Bernstein n-widths of the compact embeddings Bq0s＋t（Lp0（Ω））→Bq1s（Lp1（Ω））, t〉max{d（1/p0-1/p1）, 0}, 1 ≤ p0, p1, q0, q1 ≤∞,where Bq0s＋t（Lp0（Ω）） is a Besov space defined on the bounded Lipschitz domain Ω ？ Rd. The results we obtained here are just dual to the known results of Kolmogorov widths on the related classes of functions.     

求解两类Maxwell方程组棱元离散系统的快速算法和自适应方法

Maxwell方程组棱元离散系统的快速算法和自适应方法是当前计算电磁场中的研究热点和难点. 首先, 针对H(curl)椭圆方程组的棱元离散系统, 通过建立棱元空间的稳定性分解, 设计了相应的快速迭代法和高效预条件子, 并且证明了迭代算法的收敛率和预条件子的条件数均不依赖于模型参数和网格规模. 其次, 针对时谐Maxwell方程组的棱有限元方法, 利用离散的Helmholtz分解, 连续散度为零函数对离散散度为零函数的逼近性和对偶论证, 获得了在L²和H(curl)范数下的拟最优误差估计. 进而设计和分析了相应的两网格法. 最后, 分别针对变系数H(curl)椭圆方程组和不定时谐Maxwell方程组, 考虑了一种不需要标记振荡项和加密单元不需要满足“内节点” 性质的自适应棱有限元法(AEFEM), 并证明了AEFEM的收敛性. 进一步, 当初始网格和Dörfler标记策略参数满足一定的假设条件时, 利用AEFEM的收敛性、误差的整体下界和局部上界估计, 证明了AEFEM的拟最优复杂性.     

关于L2(Rd)中仿射子空间小波标架的一个注记

研究了L2(Rd)的有限生成仿射子空间中小波标架的构造.证明了任意有限生成仿射子空间都容许一个具有有限多个生成元的Parseval小波标架,并且得到了仿射子空间是约化子空间的一个充分条件.对其傅里叶变换是一个特征函数的单个函数生成的仿射子空间,得到了与小波标架构造相关的投影算子在傅里叶域上的明确表达式,同时也给出了一些例子.     

Adaptive Parameter Selection for Total Variation Image Deconvolution

In this paper, we propose a discrepancy rule-based method to automatically choose the regularization parameters for total variation image restoration problems. The regularization parameters are adjusted dynamically in each iteration. Numerical results are shown to illustrate the performance of the proposed method.     

基于小波神经网络的中国能源需求预测模型

通过分析影响我国能源需求的主要因素,建立了基于小波神经网络的需求预测模型.采用定性与定量相结合的方式,分析了影响我国能源需求的主要因素,通过将人口总数、GDP、产业结构变化以及能源消费量的一阶滞后作为输入变量,建立基于小波神经网络的我国能源需求非线性预测模型.实验结果表明,该非线性预测模型与多元回归模型相比更加合理,具有更高的预测精度.     

柱塞泵油膜压力分析的高效有限单元法

利用有限单元法,数值分析轴向柱塞泵缝隙高度可变时阀门板上油膜的压力分布.缝隙中油压变化的确定,通常是应用Pasynkow 润滑理论中的Reynolds方程.使用基于有限单元法的自编程序,数值地求解该方程.为了提高结果的精度,基于解的残差估计,应用了加密的自适应网格.给出了依赖于泵的几何条件和工作参数的计算结果.     

基于模糊聚类分析的小波神经网络模型在径流预测中的应用

提出了一种在对预报因子集进行模糊聚类分析基础上构建径流预测模型的新方法:先通过模糊C-均值聚类将历史径流数据进行分类,然后利用小波神经网络分别建立预报因子集类别变量特征值与观测值之间的局部预测模型,并设计了特征值分类识别器,自动搜寻相适应的局部网络模型进行预测.通过西南某水库2011年日平均入库来流的计算实例对简单小波神经网络预测模型和所建的基于FCM与小波神经网络的预测模型进行了比较,结果较为满意.     

多元Copula密度估计的小波局部阈值方法

为了量化资产之间相依结构的局部特征,本文将小波阈值规则引入Copula参数估计,提出多元Copula密度的小波局部阈值估计量,发现Copula密度的光滑度指数、维数和采样容量是影响估值精度的重要因素,这一点也得到了以正态Copula为仿真算例的支持。本方法增强了参数Copula建模的局部自适应能力,进而有助于改进资产的市场风险估值与最优化配置。     

紧支撑三元正交小波滤波器的参数化

高维小波分析是分析和处理多维数字信号的有力工具．非张量积多元小波被广泛地应用在模式识别、纹理分析和边缘检测等领域．本文给出方体域上三元正交滤波器的一种参数化构造算法,三元小波滤波器的这种构造方法使我们能更方便地研究非张量积的三元正交小波．最后给出数值算例．     

有限元多尺度小波

利用有限元插值和多尺度分析理论构造出了有限元多尺度小波.这些小波函数集许多优良性质于一身,如固定的短支集、高阶的消失矩、半正交性及正则性等.