1) Sparse Approximation
稀疏逼近方法
1.
Research on Angle-of-Arrival Estimation Using Sparse Approximation Methods with Sensor Arrays;
稀疏逼近方法在阵列信号测向中的应用研究
3) Sparse approximation inverse
稀疏逼近逆
4) Sparse methods
稀疏方法
5) approximation method
逼近方法
1.
Convergence and stability of approximation methods for variational inclusions with accretive type of mappings;
增生型变分包含解逼近方法的收敛性与稳定性
2.
An approximation method for linear moment problem;
求解线性矩问题的一个逼近方法(英文)
3.
An approximation method of queueing networks in series with exponential servers with buffers, Poisson arrivals and blocking is presented.
本文讨论产品以Poisson过程到达,有K道加工工序,每加工点是有限容量且服务服从指数分布带受阻的排队网络,并给出了平稳条件和在平稳条件下以三节点组合逼近方法得到平均队长。
6) approximating method
逼近方法
1.
An approximating method of drawing a noncircular curve whose mathematical equation is known in the NC machining program.;
数控加工编程时由数学方程描述的非圆曲线的一种逼近方法
补充资料:函数逼近,线性方法
函数逼近,线性方法
pproximation of functions, Mnear methods
函数通近,线性方法【即pro劝ma柱佣of如口比此,Unearmethds;即面.橄...中伸叫浦月.州白.eM曰’O周曰!甲的-习..‘。侧.1由线性算子所定义的逼近方法.如果在赋范线性空间X中将线性流形(线性子空间)选作逼近集,则任何将函数f任X变换成函数U汀,t)=(Uf)(t)‘灾且满足’一U(。:f,+。2f2,r)=。IU汀,,t)+aZU价,r)(其中“1和气为任意数)的线性算子U均定义了灾中函数对X中函数的一种线性逼近方法(1i ncar approxi-mation method).一个线性逼近方法称为是射影的(P rojeCtive)如果对所有fe贝,U以t)=f(O;称为是正的(户犯itive),如果对非负函数f有U(f,r))0. 最有意思的是有限维数的情形.此时,若贝二贝、是N维子空间,则有 八 U以‘)=饰以,)=艺e*汀)叭(,),(1) k二1其中{叭(t)}犷是灾、的基底,吼为定义在X上的线性泛函.线性无关系{叭(t)}犷和泛函集{q}仁的选取依赖于构造线性方法时所用函数的有关信息.如果几们二了仇)(这里{气片是f的定义域中的固定点组玉且叭(t.卜0,(i笋k),叭(tk)=1,则U从工气)=f(t*)伍=1,…,扔,此时得到一种插值方法(interpolation method)(如,Lag-ran罗插值多项式或播值样条(interpolation spline)).如果X=H是托lbert空间,吼汀)为函数f关于标准正交系{叭(t)}的Fourier系数,则(1)的右端的和式导致了X到贝N上的正交投影线性方法(li near methodoforthogonal Projection);此时, ,,介饰汀,”一萝…卜詹:一……。因此,可用函数叭的线性组合对f作最佳逼近. 线性逼近方法的理论中最引人注目的是收敛问题.令x为一Banach空间,{甲:(t),中2(t),…}是X上某个线性无关函数系,令灾N为这个系的前N(N=1,2,…个元素形成的子空间,叽为X到贝八N二1,2,…上的有界线性算子.对任何f‘X,收敛关系式珠以O~f(t)(在11叽一fllx~0(N~的)的意义下)成立,当且仅当:l)U、的范数列11叭}}有界,见B田.山-Stei曲aus定理(Banach一Steinhaus theorem):2)对于X中处处稠密的集合A上的所有函数f有认以t)一f(O.特别地,在周期为27r的函数空间乌=乌[0,2司(l
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