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1)  maximum norm error estimate
最大模误差估计
2)  Recursive minimum model error estimation
递归最小模型误差估计
3)  optimal L~2-norm error estimatds
最佳阶L~2模误差估计
4)  optimal L2-norm error estimatds
最佳阶H1模误差估计
5)  Numarical experiment
最佳阶L2模误差估计
6)  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。
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。
  

说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
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