16、广义 Szász–Mirakjan 算子 Durrmeyer 修正的一些逼近结果

广义 Szász–Mirakjan 算子 Durrmeyer 修正的一些逼近结果

1. 引言

在数学领域,函数逼近是一个重要的研究方向,其中算子逼近是常用的方法之一。2016 年,Mishra 等人对一类求和 - 积分型算子的逼近性质进行了研究。这些算子定义为:
[S_{n}^*(g; x) = u_n \sum_{j = 0}^{\infty} s_{u_n,j}(x) \int_{0}^{\infty} s_{u_n,j}(t) g(t) dt]
其中 (s_{u_n,j}(x) = \frac{e^{-u_n x} (u_n x)^j}{j!}),并且 (u_n \to \infty)(当 (n \to \infty)),同时满足 (u_1 = 1),这里的函数被认为是勒贝格可积的。

如果取 (u_n = n),上述算子就简化为 Mazhar 和 Totik 定义的 Szász–Mirakjan Durremeyr 算子。许多学者在函数的 Durrmeyer 型算子逼近以及其他逼近性质方面做了大量工作。

相关算子的关系如下:
- Szász–Mirakjan 算子 :(SM_n(g; x) = \sum_{j = 0}^{\infty} s_{n,j}(x) g(\frac{j}{n})),其中 (s_{n,j} = \frac{e^{-nx} (nx)^j}{j!}) 是 Szász–Mirakjan 基函数。
- 自然推广形式 :将 (n) 替换为 (u_n)((u_1 = 1) 且 (u_n \to \infty) 当 (n \to \infty)),得

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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