关于《线性约束条件下的线性逼近的方法》的两点注记

<正> f(x)为定义在某一开集S?R上的具有一阶(或二阶)连续偏微商的实值函数。在[1],[2]中我们介绍了Frank-wolfe方法,并证明了方法的收敛性。迭代步骤及收敛性定理如下。迭代步骤(Ⅰ) 1.设x~o∈R,x~o为R的顶点,令k:=o;     

基于理想轨迹学习的机械手神经自适应控制

在机械手鲁棒控制的基础上,讨论了神经网络逼近误差界未知情形下机械手的神经网络直接自适应控制方法,这里神经网络用于补偿系统的不确定性,提高整个系统的跟随性能。提出设计方法的主要特点是神经网络控制器设计采用机械手待跟随的理想关节信号代替实际的机械手关节角、关节速度和关节角加速度作为神经网络的输入,此外神经网络的逼近误差界假设是未知的。给出了具体的系统设计算法,并证明了神经网络学习算法的收敛性和整个系统的全局稳定性。最后,一两连杆机械手的控制器设计仿真实例验证了提出算法的有效性。     

限失真度下形状编码轮廓顶点的优选算法

基于对象的视频压缩编码中,对图像中任意形状物体的形状信息能提供一种较为有效的编码方法一直是个至关重要的问题.以率失真理论为基础,提出了一种针对视频帧内的复杂形状图像,在一定失真度控制下的形状编码优化算法.其核心思想是:基于整幅灰度图像的边缘检测,对不同对象区域及整图的轮廓建立“图”的数据结构,分段轮廓形状逼近,从而为限定失真度下使形状编码的比特率最小提供了保证.     

双对称矩阵的一类反问题

给定矩阵X和B,得到了矩阵方程X^TAX=B有双对称解的充分必要条件及有解时解的一般表达式．用SE表示此矩阵方程的解集合,证明了SE中存在唯一的矩阵^↑A,使得^↑A与给定矩阵A^*的差的Frbenius范数最小,并且给出了矩阵^↑A的表达式。     

单节点3次样条空间上的正交基

正交基在许多问题中有重要的应用.在计算机辅助设计中所常用的B样条基不是正交基.尝试构造三次样条空间中的一组正交基.给定区间[a,b]上的一个节点向量a=t0相似文献   

新代数插值多项式

文中各例所用插值多项式的阶均在２０以上,推翻了逼近论中流传了近百年的错误结论：高阶代数插值高产生Ｒｕｎｇｅ现象。     

积分样条小波变换及逼近性浅析

研究了多项式样条小波对应的小波变换的存在性及与逼近性有关的性质     

指数和逼近的一种简易求法

在非线性逼近理论中,要想获得一个已知函数的指数和逼近,一直没有一种比较理想的解决方法。文章利用Ｐａｄé逼近理论和拉普拉斯变换理论研究了指数和逼近这一非线性逼近的问题,得出了指数和逼近的一种简易求法,并给出了数值例子。     

广义SRLW方程的Fourier谱方法

考虑了一类广义的对称正则长波方程的周期初值问题。对所论问题构造了不同于已有文献的半离散和全离散的Ｆｏｕｒｉｅｒ－Ｇａｌｅｒｋｉｎ谱格式,采用更精细的估计不等式,给出了近似解的收敛性证明和最佳误差估计,改进了已有文献的结果。     

等距有理逼近快速算法

提出了有理差值的一种快速算法,该算法优于Sloer算法,可用于进行预测控制,在自动控制工程领域有推广价值。