简介：利用带有积分余项的Taylor公式重新推导了Simpson校正公式,同时给出了其误差的精确表示,而这一结果将优于Simpson校正公式[J]中的误差估计.

简介：参数定义在矩形域与三角域上的DeBoor递推算法在曲面造型中得到了广泛的应用,该文介绍了矩形域与三角域上的DeBoor递推算法,并研究了在控制点存在扰动与计算过程存在舍入误差的情况下对曲面计算的影响.

简介：本文综合近邻权函数法及最小二乘法，用两阶段最小二乘估计的方法得到了半参数EV模型中参数的估计量及其强相合性，渐近正态性。同时也得到了非参数函数的估计量及其强相合性，一致强相合性。

简介：在计量经济学中，分析变量间增长率的关系，即它们之间的弹性系数，可以转移为分析变量对数之间的关系。本文将采用协整检验来研究湖南省税收收入对数与GDP对数之间的关系，从而分析税收增长与GDP增长的协调性。在协整分析的基础上，建立了湖南省税收收入的误差修正预测模型。

简介：利用最小二乘法进行线性数据拟合在一定条件下存在着误差较大的缺陷，为使线性数据拟合方法在科学实验和工程实践中能够更加准确地求解量与量之间的关系表达式，本文通过对常用线性数据拟合方法——最小二乘法进行了误差分析，并在此基础上提出了最小距离平方和法以对最小二乘法作改进处理．最后，通过举例分析对两种线性数据拟合方法的优劣加以讨论并分别给出其较为合理的应用控制条件．

简介：对于线性对流占优扩散方程，采用特征线有限元方法离散时间导数项和对流项，用分片线性有限元离散空间扩散项，并给出了一致的后验误差估计，其中估计常数不依赖与扩散项系数。

简介：测量中大量的函数模型都是非线性回归模型．当回归变量含有一定的测量误差时，我们得到非线性测量误差模型．本文讨论了这种模型中未知参数具有正态先验分布时的参数Bayes估计方法，并对这种估计进行了影响分析，证明了删除模型与均值漂移模型中参数的Bayes估计相同，利用Cook统计量给出了删除模型下参数的Bayes估计的影响度量．

简介：本文给出了重新启动的LGMRES方法的一种代价更小的实现方式。这种做法基于消除以下减慢收敛速度的现象：重新启动的simplerGMRES的每次循环结束时得到的残向量经常交替方向，与重新启动的GMRES的情形类似。这种新的变形的方法的优点是它比重新启动的LGMRES所需要的计算量要少，大量的例子表明该方法计算速度更快。

简介：活动标形法的论述首推苏步青译，佐佐木重夫著《微分几何学》，还有的著作从外微分形式引入活动标形,本文论证取曲面的正交曲率网为参数网时，曲面论的基本公式就是活动标形的微分形式，并用其分析了点啮合齿轮传动误差．

简介：研究了Banach空间中一类φ-强增生型变分包含解的存在唯一性及其具误差的Ishikawa迭代逼近问题.其结果改进和推广了张石生、曾六川等文中的相关结果.

简介：本文给出了求解中立型泛函微分方程初值问题（ｙ’（ｔ）一ｆ（，ｙ（ｔ），ｙ（ｔ一，），ｙ’（ｔ—Ｔ）），ｔ＞ｔｏｖ（ｔ＝Ｏ（ｔｉ．ｔｅｄｔ。的数值方法的一个整体误差估计，它不依赖于右端函数／关于第二个变量ｙ的Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ常数．

简介：设E是任意实Banach空间,T:E→E是Lipschitz的强增生算子.证明了,带误差的Ishikawa迭代序列强收敛到方程Tx=f的唯一解.特别地,还给出了Ishikawa迭代序列的收敛率估计.另一方面,一个相关结果,讨论了E中lipschitz强伪压缩映象的不动点的带误差的Ishikawa迭代序列的收敛性.

简介：旨在Banach空间中研究微分包含的周期边值问题(PBVP).假设F(t,u)仅满足弱Carathèodory条件,并不使用紧性条件,然而仍证明了该PBVP的唯一解能通过迭代序列的一致极限得到,并且还给出了解的误差估计.

简介：引入k-次增生算子的概念,主要研究了k-次增生算子的带误差的1shikawa迭代序列的收敛性问题.改进和推广了Chidume的相关结果.

简介：使用新的证明方法,在去掉数列{αn}单调递减的条件下,建立了一致凸Banach空间中的渐近非扩展映象不动点的具误差的Ishikawa迭代序列的新强收敛定理.其结果推广和改进了Schu,Rhoades及周海云等作者的相关结果.

简介：延迟微分方程在科学与工程等多个领域中有着广泛应用.本文考虑延迟抛物型方程的时间逼近.首先证明延迟抛物型方程二阶变步长BDF方法的稳定性,进而通过重构获得更高阶的数值逼近,由此获得二阶变步长BDF方法的后验误差估计.

简介：设Z为实一致光滑Banach空间,T：Z→Z为强增生映射,文章提出了新的带误差的三重迭代序列,并证明了带误差的三重迭代序列强收敛到方程Tx=f的唯一解,（带误差的）Mann迭代和（带误差的）Ishikawa迭代均可作为其特例.此外,相关结果也讨论了关于强伪压缩映射不动点的三重迭代逼近问题.

简介：在一致光滑Banach空间中，证明了广义Lipschitzφ-增生算子的带误差项的Ishikawa迭代序列强收敛于方程Tx=f的解，其结果改进和扩展了近期许多相关结果．并由此得出了Ishikawa迭代序列稳定性的一些结果．

简介：在一致凸Banach空间上，研究了半紧的非扩张压缩映象｜｜Tx-Ty｜｜≤｜｜x-y｜｜的Ishikawa型的三重迭代序列的收敛性问题，建立并证明了带误差的Ishikawa三重迭代逼近收敛定理，从而独特的推广了Mann和Ishikawa迭代方法，改进和发展了文献[1]-[7]的主要结果．

简介：本文提出了一种小波构造的逆推方法，并提出了一种基于小波分解的模拟电路故障诊断的预处理器。