弱收敛逼近,weak convergence approximation,音标,读音,翻译,英文例句,英语词典

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1) weak convergence approximation 点击朗读

弱收敛逼近

2) convergence of approximation 点击朗读

逼近收敛

3) Convergence and Approximation 点击朗读

收敛与逼近

In this paper ,some basic properties of C-regularized resolvent families have been studiedincluding Additional Perturbations, Pseu- C1-resolvent , Convergence and Approximation of C-Regularized resolvent families.

本文主要研究了C-正则预解算子族的一些基本性质,包括C-正则预解算子族的加法扰动,伪C1预解式以及收敛与逼近等性质等。

4) convergent outer approximation method 点击朗读

收敛外部逼近法

5) superclose property and superconvergence 点击朗读

超逼近和超收敛

6) Superclose and superconvergence 点击朗读

超逼近及超收敛

补充资料：概率测度的弱收敛

概率测度的弱收敛
eak convergence of probability measores

【补注】概率测度弱收敛的一般背景是在完全可分度虽空间(n犯川C sPace)(X，p)(亦见完全空间(comP-letesPace);可分空间(sep娜blesP毗))上讨论的，p是距离，具有定义在X的BOrel子集上的概率测度召。，n二O，l，，…如果对定义在X上的每个有界连续函数f，当。~二时，有Jfd产。~了fd拜。，则称拜，弱收敛到产。.如果在X中取值的随机变量氦的分布是拜。，n=o，l，…，如果拼。弱收敛到群。就写作省。人‘。，并且称七。依分布收敛到么，(亦见依分布收敛(①n凭r罗nCe in dis苗bution)). 在概率论中使用最普通的距离空间是k维Euclide空间Rk，〔0，l]上连续函数空间C[0，11以及在仁O，11上右连续具有左极限的函数空间Dto，1]. 更为丰富的距离空间中的弱收敛比在Eucljd空间中的用处大得多.这是因为在R’中依分布收敛的各种各样的结果可由它借助于连续映射定理(conti-nuo璐maPping tl篮幻哪)导出.该定理说，如果在(x，，)中着。二‘。且映射儿:x~R是连续的(或至少是可测的，且P(尝。6D*)二O，其中D*是h的不连续点集)，则h(亡。)‘h(省。).在许多应用中极限随机元是Bro”.运动(Bro认们坦n mot」on)，它以概率1具有连续轨道. 最基本的弱收敛结果之一是关于和s。=艺夕_:x.，n)1，的L心璐ker定理(功nsker tll印reTn)，其中戈是具有EX:=0，EX)‘1，i=1，2，…，的独立同分布随机变量.可以这样来陈述其轮廓:在C【O，l]中，令S。=o，S。(t)二n一”，{SL。:l+(nt一[nt])·戈。t〕+、}，o(t(l，其中卜]表示x的整数部分，则功挑ker定理断言s。(t)车w(t)，其中w(t)是标准Brown运动.应用连续映射定理很容易提供对诸如~1、*‘。S*，max，、*‘。k一”2 15*l，艺又_:了(S*)。)和艺二_，:(s、，s*+1)等函数的依分布收敛结果，其中I是示性函数而下(“，b)=l，如ab<仇=0，其他.概率测度的弱收敛【W.山。皿到曰岁翔沈of声触晒ty~-，.留;c“浦aa cxo口”Moc、解妙~oc珊0益Me伽]

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

弱收敛性 "*弱"收敛弱收敛(L) 拟弱收敛弱~*收敛渐近收敛

离散逼近的收敛性弱(弱~*)收敛弱逼近元逼近弱紧弱收敛

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	您的位置：首页 -> 词典 -> 弱收敛逼近 1) weak convergence approximation 弱收敛逼近 2) convergence of approximation 逼近收敛 3) Convergence and Approximation 收敛与逼近 1. In this paper ,some basic properties of C-regularized resolvent families have been studiedincluding Additional Perturbations, Pseu- C1-resolvent , Convergence and Approximation of C-Regularized resolvent families. 本文主要研究了C-正则预解算子族的一些基本性质,包括C-正则预解算子族的加法扰动,伪C1预解式以及收敛与逼近等性质等。 4) convergent outer approximation method 收敛外部逼近法 5) superclose property and superconvergence 超逼近和超收敛 6) Superclose and superconvergence 超逼近及超收敛补充资料：概率测度的弱收敛概率测度的弱收敛 eak convergence of probability measores 【补注】概率测度弱收敛的一般背景是在完全可分度虽空间(n犯川C sPace)(X，p)(亦见完全空间(comP-letesPace);可分空间(sep娜blesP毗))上讨论的，p是距离，具有定义在X的BOrel子集上的概率测度召。，n二O，l，，…如果对定义在X上的每个有界连续函数f，当。~二时，有Jfd产。~了fd拜。，则称拜，弱收敛到产。.如果在X中取值的随机变量氦的分布是拜。，n=o，l，…，如果拼。弱收敛到群。就写作省。人‘。，并且称七。依分布收敛到么，(亦见依分布收敛(①n凭r罗nCe in dis苗bution)). 在概率论中使用最普通的距离空间是k维Euclide空间Rk，〔0，l]上连续函数空间C[0，11以及在仁O，11上右连续具有左极限的函数空间Dto，1]. 更为丰富的距离空间中的弱收敛比在Eucljd空间中的用处大得多.这是因为在R’中依分布收敛的各种各样的结果可由它借助于连续映射定理(conti-nuo璐maPping tl篮幻哪)导出.该定理说，如果在(x，，)中着。二‘。且映射儿:x~R是连续的(或至少是可测的，且P(尝。6D)二O，其中D是h的不连续点集)，则h(亡。)‘h(省。).在许多应用中极限随机元是Bro”.运动(Bro认们坦n mot」on)，它以概率1具有连续轨道. 最基本的弱收敛结果之一是关于和s。=艺夕_:x.，n)1，的L心璐ker定理(功nsker tll印reTn)，其中戈是具有EX:=0，EX)‘1，i=1，2，…，的独立同分布随机变量.可以这样来陈述其轮廓:在C【O，l]中，令S。=o，S。(t)二n一”，{SL。:l+(nt一[nt])·戈。t〕+、}，o(t(l，其中卜]表示x的整数部分，则功挑ker定理断言s。(t)车w(t)，其中w(t)是标准Brown运动.应用连续映射定理很容易提供对诸如~1、‘。S，max，、‘。k一”2 15l，艺又_:了(S)。)和艺二_，:(s、，s+1)等函数的依分布收敛结果，其中I是示性函数而下(“，b)=l，如ab<仇=0，其他.概率测度的弱收敛【W.山。皿到曰岁翔沈of声触晒ty~-，.留;c“浦aa cxo口”Moc、解妙~oc珊0益Me伽] 说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。参考词条弱收敛性 "弱"收敛弱收敛(L) 拟弱收敛弱~收敛渐近收敛

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