宽度与最优恢复理论

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近二十年来,逼近论中的宽度理论和最优恢复理论有了很大的发展。迄今为止,已经形成了一套比较完整的带有相当广泛性的抽象空间内点集的宽度理论,完成了许多在分析中具有基本意义的函数类在一定尺度下的宽度的定量估计,这其中包含一些很细致的精确估计,在解决这问题的同时,逼近论的方法和技巧也得到了新的发展。本文主要是解决带有混淆范数的各向异性的周期Besov函数类的宽度,周期Besov函数类的求宽度问题是经典函数逼近论在现代计算数学中实际应用的一个新课题,通俗地说就是计算用已知函数类对某些有特定微分性质的函数类的逼近程度。由于经典的Dirichlet和Vallee-poussin核在解决新问题时已经不太适用,因此我们希望对经典函数做改造,基本保持经典的计算思想,融合Fourier分析的变换方法,对新的函数类做宽度的阶估计,并期待计算精确常数。分析各向异性函数类的的分析性质,寻求好的逼近工具求其宽度。之前在P相同情况下的各向异性Besov函数类的宽度问题有所解决,在本文中,我们所解决的是在P不相同情况下的宽度问题。通过定义新的离散化函数,得到新的表现定理:令k,r∈N,f∈B’ps(Td),1≤p≤∞,那么有(?)→0,并且,利用Dirichlet和Vallee-poussin核,得到了如下结果:令并且1≤p=q≤∞,那么有:dn(s’ps(Td),Lq(Td))≈n?
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