1) hyperbolic-like function solutions
类双曲函数解
1.
These solutions contain soliton-like solutions, periodic-like solutions,hyperbolic-like function solutions, Jacobi-like elliptic function solutions and so on.
这些解包括类孤子解、类周期解、类有理解、类双曲函数解、类Jacobi椭圆函数解等等 。
2) hyperbolic function solution
双曲函数解
1.
As an example in application,the hyperbolic function solution,trigonometric function solution and rational number solution are worked out for(2+1)-dimensional Konopelchenk-Dubovsky equation with any parameters.
作为其应用的一个例子,获得(2+1)维Konopelchenko-Dubovsky方程带有任意参数形式的双曲函数解,三角函数解和有理数解,通过适当选择的参数,很多已知的解能被重新得到。
2.
These solutions contain triangle function solutions,hyperbolic function solutions,rational function solutions,Jacobi elliptic function solutions and so on.
这些解包括三角函数解,双曲函数解,有理函数解,Jacobi椭圆函数解等。
3) hyperbola function solutions
双曲函数解
1.
This article gets the Jacobi ellipse function solutions,hyperbola function solutions and triangular periodic solutions of Klein-Gordon-Schrodinger equations by used F-expansion method.
用F-展开法,结合Maple环境中的Epsilon软件包,求解耦合Klein-Gordon-Schrdinger方程,获得了若干其它方法不曾给出的形式更为丰富的新的显式行波解,其中包括Jacobi函数解、三角函数解和双曲函数解。
2.
Results Some new explicit travelling wave solutions are obtained,which contain hyperbola function solutions and triangle function solutions.
结果获得了若干其它方法不曾给出的形式更为丰富的新的显式行波解,其中包括双曲函数解和三角函数解。
4) solutions of hyperbolic type function
双曲函数型解
6) hyperbolic function
双曲函数
1.
A new hyperbolic functions method for finding exact solutions of nonlinear partial differential equations;
寻找非线性演化方程精确解的新的双曲函数法
2.
An improved algorithm based on hyperbolic function of BP neural network
一种基于双曲函数的BP网络改进算法
3.
The control strategy based on hyperbolic function is proposed and relative mathematical model is built.
为此讨论了车辆变速行为的一般规律,提出基于双曲函数的车辆变速控制策略,建立了相应的数学模型,并针对实例进行了具体分析。
补充资料：函数逼近，函数类的极值问题
函数逼近，函数类的极值问题
ions, extremal problems in function dasses approximation of ftinc-
】f，r，(r’)一f(r，(r‘’)}《M】r’一r“}“(r’，，“。I一1，!])的f任Cr!一1，l]组成的函数类，则对于n一1次代数多项式子空间贝了在!一1，l]上所作的最佳一致逼近，下列关系式成立: 悠二E‘MH。，”‘”)‘一粤，‘6) ，、_一二，二，，，，、~刀、M，二、。，，r，、忽”厂‘““‘M附rH“，贝:’‘一誉{’·‘万一‘’‘““‘，‘7， r=l，2，…，将这些结果与周期情形下的相应结果进行比较是有所裨益的.当，=1时，(6)，(7)的右端分别等于M凡和M人r+1.如果放弃对最佳逼近多项式的要求，那么就可以获得较强的结果，这些结果实质上改善了在!一1，l]端点处的逼近并保持了整个区间上的最佳渐近特征.例如，对任何f6MH‘，存在代数多项式序列Pn以t)任灾矛，使得当n~的时，下列关系式在t6!一1，l]上一致成立:、f(!)一。。，‘)、·:{{;杯}“二‘一，!- =E(MHa，哭聋)。【(l一tZ)a·‘2+o(l)1.对M评百，(r=1，2，…)也有类似的结果(见【川).关于(最佳及插值型)样条逼近给定在区间上函数类的问题，若干精确及渐近精确的结果(主要是对于低阶样条)已公诸于世(见1151). 就(积分度量下的)单边逼近而言，关于上述函数类用多项式和样条进行最佳逼近的误差估计也已得到了一系列精确的结果(见【14]).在推导这些结果的过程中，实质上利用了最佳逼近在锥约束下的对偶关系. 对给定的函数类叨，寻求其(固定维数的)最佳逼近工具将导致确定所谓的宽度(widih)问题，亦即确定(参考(l)，(3)) 心(，之，幻=运fE(叭，贝，)x， 贝即 d沁(叭，X)==运f者(叭，叽、)，， 田阳(其中下确界取自X的所有N维子空间灾N(及其平移))，以及确定实现这些下确界的(最佳)极子空间问题.心与d万的上界可由E(叨，灾)x和g(叭，叭)x分别给出，对于具体的子空间贝，来说，E(绷，灾)x和扩(绷，哭N)x是已知的.宽度问题中的主要困难是获取下确界.在某些场合下，可借助于拓扑中的Borsuk对映定理丈见18』)而得到这些下确界.在用(。一1阶三角多项式)子空间，荔一，或(关于结点人司。亏数为1的。阶样条)子空间s皿解决函数类M吼及周期函数类wrH“的最佳逼近问题时，已知的上确界E(叭，巩、)x几乎在所有的情况下同时也就是这些函数类的心值.此外，对周期函数类还有姚。一1=姚。.特别有(见[7]，【8]，【1 51，【16」)dZ，l(附妥，C)=dZ。(W蕊，C)二dZ。一(W下.L一)= =dZ。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条