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相似文献
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1.
以一致有界核为工具,得到了一致有界卷积算子列强型逼近的充分必要条件,并利用此条件得到了Vallee-Poussin算子在L^P2π空间中的饱和阶.  相似文献   

2.
Fejer算子在L_(2π)空间中的饱和阶   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用逼近恒等核作为工具,得到周期卷积算子的强型逼近定理.然后利用这个定理,给出了Fejer算子在L2π空间中的饱和阶,并对以往文献中的结果进行了推广.  相似文献   

3.
利用逼近恒等核作为工具,得到周期卷积算子的强型逼近定理.然后利用这个定理,给出了Fejer算子在L2π空间中的饱和阶,并对以往文献中的结果进行了推广.  相似文献   

4.
通过建立一系列不等式,对正线性周期卷积算子的饱和性进行了分析,得到了正线性周期卷积算子在L2Pπ中的饱和等价定理.该定理对以往文献中的结论进行了推广.  相似文献   

5.
通过建立一系列不等式,对正线性周期卷积算子的饱和性进行了分析,得到了正线性周期卷积算子在L^P2π中的饱和等价定理.该定理对以往文献中的结论进行了推广.  相似文献   

6.
设LM*[0,2π]是周期为2π的函数所构成的Orlicz空间,Vn(f;x)为Vallee—Poussin算子。本文主要结果是: 若f∈LM*[0,2π],且M满足△2条件,则‖Vn(f;x)-f(x)‖M≤cMω(f;1/n1/2)M,其中CM是仅与M有关而与f和n无关的正常数,ω(f;δ)M是LM*空间的连续模。  相似文献   

7.
借助Hǒlder范数引入了一种K-泛函,由此同K-方法构造了一类新的内插型的Besov空间,并将此类Besov空间成功地应用于讨论算子逼近的饱和性问题,其结果的一个特例便为经典分析中有关Jackson算子饱和性的著名结果。  相似文献   

8.
本文给出了一个以第一类Chebyshev多项式的零点为插值结点组Bernsten型插值算子的逼近阶,并给出了这个算子的饱和阶和饱和类。  相似文献   

9.
在以第一类Chebyshev多项式的零点为插值节点的条件下,讨论了王仁宏算子关于连续函数的收敛性,并得到了收收敛阶为O。  相似文献   

10.
11.
研究了正线性周期卷积算子Ln(f,x)在C2π空间中保持函数的单调性、凸(凹)性、Lipschitz类的性质,所得到的结果包含了文献《Fejer算子在C2π空间的若干性质》中的结果.  相似文献   

12.
有关指数型缺项整插值算子的研究已经有了很多的成果,它在经典空间中的逼近问题前人已经做了大量的研究,该算子在空间的收敛性和饱和性问题已经有了深刻的结论.在此基础上,利用泛函的定义首次研究了在Besov空间中,这类指数型缺项整插值算子的逼近和饱和问题,确定了逼近的饱和类与饱和阶.  相似文献   

13.
Bernstein算子是一类重要的线性算子,在Bernstein算子理论基础之上发展起来的q-Bern-stein算子理论也得到越来越多的研究。该文考虑用q-Bernstein算子逼近某非线性函数类时的收敛阶。根据参数q的不同取值分两部分考虑:当q〉1时,利用Voronovskaya型定理得到相应的收敛阶;当0〈q〈1时,由计算估计得到相应的收敛阶。  相似文献   

14.
本文考虑用勒让德(Legendre)算子矩阵求解分数阶微分方程的数值解。这种方法是取勒让德多项式的有限项,把勒让德多项式和算子矩阵结合起来,对给定的函数做了有效的离散,将分数阶微分方程转化为代数方程组,使得计算更简便,并给出数值算例验证了方法的有效性。  相似文献   

15.
应用分析的方法,推广了Riemann-Liouville分数阶积分算子和Caputo分数阶微分算子间的合成性质.  相似文献   

16.
研究了Kantorovich算子的逼近,给出了该算子的任意阶导数对有界变差函数的逼近阶;并给出了迭代极限和迭代误差估计式.  相似文献   

17.
本文中,我们设f(x)∈L_(2x),S_x(f,x)为f(x)的Fourier级数前n+1项的部分和.记我们主要得到如下结果:设f∈L_(2x),则对于共轭函数给出了一个相应结果。  相似文献   

18.
本文研讨在Holder度量下算子U_n的饱和问题,确定了饱和类和饱和阶。  相似文献   

19.
利用“抛物线引理”,讨论了单纯形上 Meyer Konig and Zeller算子的点态饱和性质 ,得到了该算子的点态饱和定理  相似文献   

20.
基于具有可积复系数函数的2n阶线性微分方程解的渐近式,讨论了复系数2n阶微分方程平方可积解的个数与其最小算子的亏指数,再利用2n阶J-自伴算子的豫解算子的性质,研究2n阶J-自伴算子的谱,得出了一个与实系数情形类似的重要结论.  相似文献   

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