光滑函数的Sobolev—Weiner类利用重取样的最优回复  

OPTIMAL RECOVERY OF SOBOLEV-WEINER CLASS OF SMOOTH FUNCTIONS BY k-FOLD SAMPLING

作　　者：孙永生[1] 刘永平[1] 

机构地区：[1]北京师范大学数学系,北京市新外大街100875

出　　处：《北京师范大学学报（自然科学版）》1992年第1期15-18,共4页Journal of Beijing Normal University(Natural Science)

基　　金：国家自然科学基金;国家青年自然科学基金

摘　　要：讨论定义在全实数轴上的光滑函数的Sobolev-Weiner类利用重取样的最优回复问题.对于二重取样算出了最小信息直径和最小本性误差的精确值,找出了一个最优取样点列并且构造出一个线性最优算法.An optimal interpolation problem is considered on a Sobolev-Weiner class of smooth functions defined on the real line by k-fold samples. For double samples the exact value of the minimal diameter of information and the minimal intrinsic error are calculated. An optimal set of sampling points is identified. An optimal linear estimator is also constructed.

关 键 词：S-W类 光滑函数 最优回复 重取样 

分 类 号：O174.41[理学—数学]