Baskakov-Durrmeyer算子线性组合加权逼近的Stechkin-Marchaud型不等式

讨论了光滑模与K-泛函的关系,给出Baskakov-Durrmeyer算子线性组合加权逼近Stechkin-Marchaud型不等式.同时,得到其逼近的逆定理.

Baskakov-Durrmeyer算子在Orlicz空间L_Φ~*[0,∞)中逼近的等价定理

在由Young函数生成的Orlicz空间L_Φ~*[0,∞)中,考虑Baskakov-Durrmeyer算子的逼近性质.利用修正的K-泛函和连续模等价性,得到了Baskakov-Durrmeyer算子逼近的正、逆和等价定理.

Baskakov-Durrmeyer算子同时逼近

目的研究Baskakov-Durrmeyer算子对在[0,∞)上的导数只含有第一类间断点的函数的同时逼近。方法采用Bojanic方法、Hldr不等式及分部积分法。结果得到了Baskakov-Durrmeyer算子的i(0≤i≤r-2)阶导数的逼近速度,并说明收敛速度不可改进。结论补充了齐秋兰和郭顺生合作论文(Chinese Quart.J.Math.,2001,16(1):38-45.)中Baskakov-Durrmeyer算子的同时逼近结果。

关于多元Baskakov-Durrmeyer算子的L_p逼近(英文)

本文给出一类Baskakov—Durrmeyer算子及其线性组合,利用Ditzian-Totik光滑模及相应的K-泛函,得到了这类算子L_p-逼近的特征刻划。

关于Baskakov-Durrmeyer算子的强逆逼近

本文对Baskakov-Durrmeyer算子证明了其强逆逼近。关于这些不等式Ditzian,Ivanov等用不同的方法得到过,但其结果是λ=1的情况,古典结果λ=0不包括。本文引入K-泛函将已有结论推广到0λ1的情形。

Szász-Baskakov-Durrmeyer算子导数的完全渐进展开

主要研究了Szász-Baskakov-Durrmeyer算子导数的渐进展开问题,即同时逼近的渐进展开问题,建立了该算子导数的点态完全渐进展开公式。

修正的Baskakov-Durrmeyer算子线性组合的逼近

本文讨论了修正的Baskakov－Durrmeyer算子的一类线性组合的Lp（l＜p≤∞逼近，给出了正定理、逆定理及特征刻划．

关于Baskakov-Durrmeyer算子的局部逼近

本文主要讨论了用Ｈｏｌｄｅｒ连续函数表示Ｂａｓｋａｋｏｖ－Ｄｕｒｒｍｅｙｅｒ算子局部逼近阶的特征刻划问题。

Baskakov-Durrmeyer算子的点态逼近

本文应用Ｄｉｔｚｉａｎ－Ｔｏｔｉｋ模得到Ｂａｓｋａｋｏｖ－Ｄｕｒｒｍｅｙｅｒ算子线性组合的点态逼近的等 价定理．

基于神经算子与类物理信息神经网络智能求解新进展

深度学习通过多层神经网络对数据进行学习,不仅能揭示潜藏信息,还能很好地解决复杂非线性问题.偏微分方程(PDE)是描述自然界中许多物理现象的基本数学模型.两者的碰撞与融合,产生了基于深度学习的PDE智能求解方法,它具有高效、灵活和通用等优点.文章聚焦PDE智能求解方法,以是否求解单一问题为判定依据,把求解方法分为两类:神经算子方法和类物理信息神经网络(PINN)方法,其中神经算子方法用于求解一类具有相同数学特征的PDE问题,类PINN方法用于求解单一问题.对于神经算子方法,从数据驱动和物理约束两个方面展开介绍,分析研究现状并指出现有方法的不足.对于类PINN方法,首先介绍了基础PINN的3种改进方法 (基于数据优化、基于模型优化和基于领域知识优化),然后详细介绍了基于物理驱动的两类解决方案:基于传统PDE离散方程的智能求解方案和无网格的非离散求解方案.最后总结技术路线,探讨现有研究存在的不足,给出可行的研究方案.最后,简要介绍智能求解程序发展现状,并对未来研究方向给出建议.

引入相量算子和流向算子的天鹰优化算法

针对天鹰优化算法搜索效率不足,容易陷入局部最优的缺点,提出多策略改进天鹰优化算法(MIAO).引入广义正态分布优化算法(GNDO),将该算法得出的结果与天鹰优化算法第1阶段得出的结果进行比较,筛选出这2种优化算法下的最优值.该操作扩大了搜索空间,提高了解的质量.引入相量算子,将第2阶段变为自适应的非参数优化,提高算法的高维优化能力.针对天鹰优化算法在迭代后期存在种群多样性降低、局部开发能力不足的问题,在天鹰算法的第3阶段引入流向算子,使信息可以在每个个体间相互传递,提高种群信息的利用率,增强天鹰优化算法的开发性能.通过对16个测试函数寻优对比分析以及Wilcoxon秩和检验可知,MIAO的寻优能力和收敛速度都有较大的提升.为了验证MIAO算法的实用性和可行性,采用所提算法求解减速器设计问题,通过实际工程优化问题的实验对比分析可知,MIAO算法在处理现实优化问题上具有一定的优越性.

推广的Baskakov-Durrmeyer型算子在Orlicz空间内的逼近

根据Baskakov-Durrmeyer算子的有关性质,利用N函数的凸性、Jensen不等式、HardyLittlewood极大函数和光滑模等,讨论了Baskakov-Durrmeyer算子的Bezier变形形式在Orlicz空间内逼近的有关结论.

Baskakov-Durrmeyer型算子的强逆不等式

在Ｌｐ［０，∞）（１＜ｐ≤∞）空间中研究Ｂａｓｋａｋｏｖ－Ｄｕｒｒｍｅｙｅｒ型算子逼近的逆问题，建立强型逆向不等式．

具有p-Laplacian算子的分数阶问题共振正解的存在性

本文研究了具有p-拉普拉斯算子的分数阶微分方程在两种边界条件下的共振正解存在的问题.利用Leggett-Williams范型定理的方法,获得了一些新的存在性结果,推广了该类问题已有的研究结果.

三支区间集半概念的代数结构及覆盖粗糙近似算子

针对在一个形式背景中以区间集为底集,考虑一个属性集(对象集)拥有的对象集(属性集)和不拥有的对象集(属性集)的知识表述而进行知识提取的问题,采取将区间集概念与三支决策、经典半概念相结合的方法,产生AE-区间集半概念和OE-区间集半概念两种形式的三支区间集半概念,同时发现AE-区间集半概念与OE-区间集半概念的纯双布尔代数结构。进一步深入讨论可知,AE-区间集半概念可分为AE1-区间集半概念与AE2-区间集半概念,利用粗糙集理论分别挖掘与AE1-区间集半概念和AE2-区间集半概念有关的近似算子的结构性质,对偶地可得OE-区间集半概念的相关结果。所得三支区间集半概念拓广了已有的三支决策集分别与区间集概念和半概念相结合的相关成果,成为一个新的知识表述。

Volterra算子与Toeplitz算子的乘积

该文研究了经典Hardy空间上的Volterra算子V与Toeplitz算子T_(φ)的乘积算子L_(φ)=T_(φ)V与R_(φ)=VT_(φ),得到了L_(φ)与R_(φ)的一些基本性质,并给出了L_(φ)的类似于Toeplitz算子的Coburn定理的结果.该文还给出了V和T_(φ)可交换的充分必要条件,以及L_(φ)及R_(φ)以ZjH2(j=1,2,…)为不变子空间的符号的充要刻画.

基于遗传算法优化Canny算子的织绣文物纹样抽取方法研究

织绣文物中的纹样彰显中国传统文化造型艺术的形式美感,是文创设计的重要素材源泉。针对传统Canny算子进行纹样边缘检测需人为确定阈值的问题,本文提出基于遗传算法自适应优化Canny算子阈值的方法,将边缘点、非边缘点类间梯度幅值方差设置为适应度函数,通过格雷码对阈值染色体编解码、锦标赛选择算法优选交叉变异后的阈值,求解最优适应度对应的高低阈值,用于纹样边缘检测;此外,运用形态学操作得到纹样的完整、精确轮廓;最后,添加Alpha通道抽取纹样前景。实验表明,上述方法在织绣纹样抽取精度和像素准确度(PA)上,优于传统Canny算子、混合蛙跳自适应Canny算子、Otsu法优化Canny算子等已有方法,可有效检测织绣文物图像中纹样真实边缘并完成纹样抽取。

具有延迟参数的Sturm-Liouville算子的谱特征及其反问题

具有延迟参数的Sturm-Liouville算子的逆谱问题是Sturm-Liouville理论的一个重要分支.延迟参数的Sturm-Liouville微分方程可用于对声波信号的传输以及液压冲击或其他波过程的模拟.本文主要研究有限区间上具有延迟变量的二阶Sturm-Liouville算子的特征值及其逆谱问题,利用势函数的Fourier展开式的方法得出了相应的逆谱问题的唯一性定理,即在某些假设条件下由边值问题的两组谱可以唯一确定延迟变量τ和势函数q(x).最后本文给出势函数的重构算法.

结合算子选择的卷积神经网络显存优化算法

针对卷积神经网络训练中自动算子选择算法在较大的显存压力下性能下降的问题,将卸载、重计算与卷积算子选择统一建模,提出一种智能算子选择算法。该算法权衡卸载和重计算引入的时间开销与更快的卷积算子节省的时间,寻找卸载、重计算和卷积算子选择的调度,解决了自动算子选择算法性能下降的问题.实验结果表明,该智能算子选择算法比重计算-自动算子选择算法缩短了13.53%训练时间,比已有的卸载/重计算-自动算子选择算法缩短了4.36%的训练时间.

上下偏量及其单调性--直接/间接量化与算子套叠

上/下偏量算子的性质是广义量词理论中研究的重要对象,但对它们的单调性计算尚无系统的讨论。当句子中只有一个算子时,广义量词理论较好地描写了其语义,也即上偏量算子左右单调上升,下偏量算子左右单调下降。但是,广义量词理论没有注意到下偏量与全称量化的单调下降有一个重要的差异:下偏量可能出现“空集反例”。另外,也没有注意到左单调是直接量化,右单调是间接量化,右单调的成分可以自由地加上新的算子。更为重要的是,当句中有两个算子套叠的时候,广义量词理论没有给出解决方案。实际上,外层成分的单调性由外层算子的左单调决定;内层成分则必须经历两步计算:先按照内层算子的左单调性质计算,再将计算结果输入外层算子的右单调,才能得到最终结果。