1) H1-norm error estimates
H1-模最优误差估计
1.
By using finite volume element method, optimal order H1-norm error estimates are derived.
用有限体积元方法建立模型的数值逼近,得到逼近解的H1-模最优误差估计。
2) optimal L2-norm error estimatds
最佳阶H1模误差估计
3) H 1 norm error estimate
H1-模误差估计
4) optimal rate convergence of H~1-norm
H1-误差估计
5) optimal error estimate
最优误差估计
1.
We show that,without the usual regularity condition,by using rectangular element and the elliptic projection,the same optimal error estimate as that for the traditional finite element method can be obtained.
在区域剖分不要求满足通常的正则性条件下,通过利用相应矩形元及椭圆投影,得到了和传统有限元相同的最优误差估计,从而扩展了有限元的工程应用范围。
2.
The diffculties arising from the domain changing, the boundary datum transferring, the curved boundaries approximating and the nonconformity of quasi-Wilson element are overcome, the optimal error estimate in H1-norm is derived.
本文讨论类Wilson元对曲边区域上定常Stokes方程的有限元逼近,在不需要试探函数u满足divu=0的条件下,克服了由区域变动、边界条件转换、曲边边界逼近以及类Wilson元非协调性等带来的困难,得到了H1-模的最优误差估计。
3.
In this paper,a new Hermite-type triangular mixed finite element scheme is proposed for the Stokes eigenvalue problem,and the optimal error estimate for eigenvalues is obtained.
给出了Stokes特征值问题的一个新的Hermite型三角形混合有限元格式,并得到了特征值的最优误差估计。
6) Optimal error estimates
最优误差估计
1.
The optimal error estimates are obtained,which improve the results of the previous literature.
讨论了抛物型变分不等式的一类全离散非协调有限元方法,得到了相应的最优误差估计,改进了以往文献的结果。
2.
By use of novel approaches and techniques,the optimal error estimates are obtained.
通过引入新的证明方法和技巧,得到了最优误差估计,弥补了以往文献的不足。
3.
The optimal error estimates are obtained without the regularity assumption or quasi-uniform assumption on meshes by using some novel approaches.
通过一些新的技巧,得到了相应的最优误差估计。
补充资料：水文估计量的抽样误差
水文随机变量的分布函数中的参数(或参数的函数)的估计量的均方根误差。水文随机变量x的分布函数F(x，θ) 中所含的参数θ，一般皆为未知数, 需根据样本资料(x1，x2，...，xn)予以估计。换言之,为进行参数估计，必须构造一个样本的函数，称为估计量，记为(x1，x2，...,xn)，从而当有一具体样本(x1，x2,...,xn)之后,就可算出(x1，x2，...，xn),做为θ的估计值。由于样本为随机变量，可以证明,作为样本函数的估计量(x1,x2，...，xn)，也是随机变量，故有其概率密度函数，记为g(，θ)，称为抽样分布（见上页图）。它表示估计量取各种不同数值的可能性大小。虽然任一估计量取得真值θ的概率都为零, 但不同的估计量其平均误差的大小还是不同的。这个平均误差,通常以估计量对参数真值θ的均方根误差来代表，可表示为：
式中E为取期望值的符号,根据定义它等于式中右侧的积分。粗略地说，g(，θ)的图形对θ越集中, σ孌越小,反之则越大。
在水文统计中，需要估计的往往不仅是参数，还有参数的某种函数，例如x的p分位数xp(见水文随机变量)。在由样本求得了θ的估计量后, 就可进一步求得xp的估计量憫p。类似于对σ孌的讨论,通常以估计量憫p对真值xp的均方根误差来代表憫p的平均误差，记为σ憫p。σ孌特别是σ憫p的数值，在分布函数及估计方法都很简单时,可用分析方法采用近似公式予以计算。在分布函数或估计方法较复杂时，用近似公式计算，误差较大。这时可用蒙特卡洛方法求出其近似值。水文统计学研究的基本内容之一，就是要设法提出一种抽样误差最小的估计量。
式中E为取期望值的符号,根据定义它等于式中右侧的积分。粗略地说，g(，θ)的图形对θ越集中, σ孌越小,反之则越大。
在水文统计中，需要估计的往往不仅是参数，还有参数的某种函数，例如x的p分位数xp(见水文随机变量)。在由样本求得了θ的估计量后, 就可进一步求得xp的估计量憫p。类似于对σ孌的讨论,通常以估计量憫p对真值xp的均方根误差来代表憫p的平均误差，记为σ憫p。σ孌特别是σ憫p的数值，在分布函数及估计方法都很简单时,可用分析方法采用近似公式予以计算。在分布函数或估计方法较复杂时，用近似公式计算，误差较大。这时可用蒙特卡洛方法求出其近似值。水文统计学研究的基本内容之一，就是要设法提出一种抽样误差最小的估计量。
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