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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 187 毫秒
1.
密度估计函数的收敛速度及重对数率   总被引:1,自引:0,他引:1  
设f∈F为(-∞,∞)上的一族概率密度,x1,x2,…,xn为了自f的样本。记Jm=((i-1)hn,ihn),hn→∞(n→∞),又记Ri=#/t:t=1,2,…,n/当x∈Jni时时,讨论了f(x)的密度估计函数。并且在Lipshitz条件下研究了密度估计函数fn(x)的渐近正态性,最佳可能收敛速度和一致收敛的重要对数率,当0〈α〈1,β〈1-α/2时,fn(x)=O(lnnn^-β)a,s,  相似文献   

2.
本文讨论了代数多项式逼近WHω上函数余项的Lipschitz常数。我们主要证明如下结论,设f(x)∈WkHω(k≥1),pn(x)∈Πn,rn(x)=f(x)-pn(x)满足:‖rn‖≤A1n-kω1n则有supx1,x2∈[-1,1]x1≠x2|rn(x2)-rn(x1)||x2-x1|β≤A2n-k+2βω1nsupx1,x2∈[a,b]x1≠x2|rn(x2)-rn(x1)||x2-x1|β≤A3n-k+βω1n其中0<β≤1,-1<a<b<1,A1是一个确定的常数,A2、A3都是与n无关的常数。  相似文献   

3.
构造一个以第二类Chebyshev多项式的零点作为插值节点的f(x)∈C[-1,1]的次数小于λG(1<λ<2)的修正的Lagrange插值多项式.J.(f,x).在G个节点上J(f,x)取值与f(x)相同。当G→∞时,Jn(f/x)在[-1,1]上一致收敛到f(X),且对连续函数类和C1连续函数类的逼近均达到最佳收敛阶。同时得到1932年BernsteinSN[1]构造的以第一类Chebyshev多项式的零点作插值节点的修正的Lagrange插值多项式Qn(f,x)的平均收敛阶。  相似文献   

4.
在这篇文章中,我们考虑了Volterra方程x=A(t)x+t0C(t,s)x(s)ds和中立型Volterra方程x(t)-t0D(t,s)x(s)ds=A(t)x+t0C(t,s)x(s)ds,其中x∈Rn,A(t)是n×n阶连续矩阵,0≤t<+∞;C(t,s),D(t,s)是n×n阶连续矩阵,0≤s≤t<+∞.借助于微分不等式和常数变易公式,我们给出了保证上面方程零解稳定的充分条件,所得结果改进了文[1-2]中的相应定理.  相似文献   

5.
对以 2π为周期函数f(x),且f(x)属于李普希茨α类(0<α≤1)的可积函数,用Jackson-Matsuok算子逼近,得到了点态估计式.  相似文献   

6.
指出若f(x)=Σ∞n=0anxn,且收敛半径不小于1,则广义积分∫10f(x)(1-x)pdx收敛的充要条件是无穷级数Σnp-1an1nn收敛.  相似文献   

7.
本文研究下列二阶时滞微分方程(r(t)x’(t))’+a(t)x(t)十f*(t,x(h1(t)),x(h2(t),…,x(hn(t()=0(A)的极限圆型.借助于Liapunov函数和权函数得到了(A)属于极限圆型的充分条件.  相似文献   

8.
本文在Ω=[O,T1]×[O,T2]×Rn上讨论如下Fuchs型偏微分算子P=a0st2s2t+a1(s,t,x,x)ts+a2(s,t,x,x)其中a0为非零常数,a1(s,t,x,x),a2(s,t,x,x)是关于x的阶数小于2,系数属于C∞(Ω)的线性偏微分算子,且ai(o,o,x,x)=ai(x)(i=1,2).本文给出了算子P和由P产生的“特征算子”A1(θ),A2(λ)的Cauchy问题和平坦Cauchy问题的相互关系,以及这三个算子的Cauchy问题和平坦Cauchy问题适定的充分必要条件.  相似文献   

9.
讨论一类具有拢动项的Dufing方程x·+x-αx3=ε[f(νt)+δx·],其中α>0,δ,ν都是参数,ε是小参数,f(νt)=a1cosνt+a3cos3νt并给出了产生δ—共振的条件的参数范围  相似文献   

10.
本文给出了n阶非线性微分方程,K点边值问题(n≥2,2≤K≤n):y^(n)=f(t,y,y,y,...y^(n-1),y^(i1)(i1)=a1,y2(i2)=a2,...y^(i)(tk)=ak,K≤n,y^(iK+2)(tj)=ak+1,y^(iK+2)=ak+2,...,y^(in)(tjn-s)=an,K〈n。其中in∈(0,1,2,...n-1)(m=1,2,...,n),jh∈(1,  相似文献   

11.
设R是个交换环,带有离散拓扑,ft:R→R是由ft(x)=txn(任意x∈R)定义的映射,n≥2,t∈N是参数。又设x、y是ft的周期点,其周期分别是k及l。记Wx=∪∞i=0f-it(x),Wy=∪∞i=0f-it(y),称Wx为含有x的周期轨道分支。本文证明了,A:Wx在ft之下具有循环对称性,即存在周期为k的映射hx:Wx→Wx,使得fthx=hxft|Wx,且hx(x)=ft(x);B:当l是k的因数且存在u∈R使得y=ux时,存在映射ζu:Wx→Wy满足①ftζu=ζuft|W;②ζuhx=hyζu;③若还存在v∈R使得x=vy,且l=k,则此ζu与ζv互为逆映射。  相似文献   

12.
设随机变量X服从指数分布f(x,θ)=1θe-xθx≥00x<0{且X(1)≤X(2)≤…≤X(r)为替换定数截尾子样,n为投试样品个数(r≤n)。研究了具有一致最小平均长度的区间估计。给出了指数分布平均寿命参数θ的具有一致最小平均长度的区间估计为2r^θr,nX2P1(2r)≤θ≤2r^θr,nX2P2(2r)。相应地,指数分布平均失效率参数λ=1θ的具有一致最小平均长度的区间估计为:X21-α(1-1t0)(2r)2r^θr,n≤λ=1θ≤X2αt0(2r)2r^θr,n,同时给出了具有一致最小平均长度区间估计的计算方法和数值用表。  相似文献   

13.
设ΩR+n={X=(x1,x2,…xN)|x1>0,N>3}为有界光滑区域,R+N∩Ω≠Φ。文中利用临界点理论,讨论退缩椭圆型方程组Tuk≡-∑Ni=1Di(xiaDiuk)=λfk(x,u1,u2,…un),inΩuk=0onΩ,k=1,2,…n{非平凡广义解的存在性。  相似文献   

14.
A kind of third order multi-point boundary value problems, x′" ( t ) = f( t, x ( t ), x′ ( t ), x" ( t ) ) e(t),t∈(0, 1),x(0)=αx(ξ),x′(0)=0,x(1)= m-2 Σ j=1βjx(ηj), f∈C[0, 1]×R3, e(t)∈L1[0, 1], α≥ 0,is considered, all the βj's have not the same sign,0<ξ<1,0<η1<η2<…<ηm-2<1.By using the coincidence degree theory, some existence theorems for the problems at resonance are obtained.  相似文献   

15.
16.
设wβ(x)=e-12|x|β(β>76为Freud权,Freud正交多项式定义为关于上述定义的指数型Freud权正交的多项式,其零点分布在全实轴上。该文将Freud正交多项式零点作为插值结点,讨论了Hermite插值算子在全实轴上的收敛性,并得到:对实数轴上的任意一点X,Hermite算子收敛至函数f(x)。其中,yk=O(e(1/2-δ0)|xk|β),f(x)为实数轴上任一满足|f(x)|=O(e(1-ε0)|x|β)的连续函数。  相似文献   

17.
把R0 -矩阵的概念推广到了非线性互补问题 (NLCP) :y - f(x) =0 ,x y =(x1y1,… ,xnyn) T=0 ,x ,y∈Rn+ 的情形 ,应用扰动Newton法求解当 f :Rn→Rn是连续可微的P0 -函数时的互补问题。在无严格互补解的条件下证明了若 f(x)是一个连续可微的P0 -函数 ,满足李卜西兹条件 ,且存在一个常数c>0和 0 <ε≤ 1对所有x∈Rn+ 有 fi0 (x) - fi0 (0 )≥c‖x‖ε,其中 ,xki0 =maxi∈I{xki}成立 ,则产生的序列 { ωk}大范围收敛到NLCP的解。并证明了若 ( f(x ) ) γ γ是一个P矩阵 ,那么序列 { ωk}Q - 2阶收敛到NLCP的解ω 。  相似文献   

18.
调整Newman结点组为Yn={αn-1,αn-2,…,α0=1},α=b-1n(b>1),当1b0>e时,得到其有理插值函数rn(Yn,x)对|x|(x∈[-1,1])的逼近速度分别为3b-n与3 exp(2(b4-1)b147lnb)-n。  相似文献   

19.
<正> 对于区间[—1,1]上插补节点的Lebesgue函数性态的研究已经相当深入。然而对于节点分布在复城中的Lebesgue函数的性态研究却不多见。本文就单位园周上2n+1个插补节点的情形类似于[1]研究了其对应Lebesgue函数的性态。  相似文献   

20.
设X1,…,Xn是独立的随机变量,Xi-Pareto(α,iβ),i=1,2,…,n.令Y1,…,Yn是另一组独立的随机变量,Yi-Pareto(α,iγ),i=1,2,…,n.假设β〉γ.研究了最小的次序统计量X1:n和Y1:n之间的随机比较.特别,当n=2时,证明了(X(2)|X(1)=x)关于x随机递增,并且证明了(X(2)|X(1)=x)≥st(Y(2)|Y(1)=x).  相似文献   

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