渐近收敛性,asymptotic convergence
1)asymptotic convergence渐近收敛性
1.A design method of nonlinear reduced order state observer is presented for feedback linearizable nonlinear systems, and theasymptotic convergence is proved for the proposed state observer.对于一类可以反馈线性化的非线性系统，提出了一种非线性降维状态观测器设计方案，并证明了状态观测误差的渐近收敛性。
2.Theasymptotic convergence of this algorithm was also proved,and some numerical results to illuminate its efficiency was reported.对算法的渐近收敛性进行了证明,给出了数值实验的结果。
英文短句/例句
1.Asymptotic Convergence for Weighted Sums Sequences of ARCH(∞) Model;ARCH(∞)模型加权和序列的渐近收敛性
2.Asymptotic Convergence of Solutions of Scalar Viscous Conservation Laws and Generalized BBM-Burgers Equation in a One-Dimensional Half Space一维半空间中单个粘性守恒律及广义BBM-Burgers方程解的渐近收敛性
3.Convergence Theorems of an Iteration Process for Asymptotically Pseudocontractive Mappings;Banach空间中渐近demi-压缩映射的迭代法的收敛性
4.The Convergence of an Implicit Iteration Sequnces for Strictly Asymptotically Pseudocontractive Mappings;严格渐近伪压缩映象隐迭代序列的收敛性
5.The Convergence of Three-step Iterative Sequence for Asymptotically Quasi-non-expansive Mapping;渐近拟非扩张映象三步Ishikawa型迭代序列的收敛性
6.On the Asymptotic Approximation and Asymptotic Rate of Convergence of the Mean Value of Cauchy Theorem;关于Cauchy中值定理中值的渐近性与收敛速度
7.Convergence of Ishikawa Iterative Sequences with Errors for Asymptotically Nonexpansive Mappings渐近非扩张映象带误差项迭代序列的收敛性
8.A theorem of asymptotic behavior of recurrence sequence关于递推数列收敛于极限的一个渐近性定理
9.Convergence of Viscosity Iterative for Asymptotically Nonexpansive Mappings in Banach SpacesBanach空间中渐近非扩张映射的粘性迭代的收敛性(英文)
10.Asymptotic Expansion and Super Convergence of a Kind of Quasilinear Parabolic and Hyperbolic Equations Using Generalized Finite Element Method;一类拟线性抛物与双曲方程广义有限元方法的渐近展式和超收敛
11.The Convergence of Implicit Iteration Process with Errors for a Finite Family of Asymptotically Nonexpansive Mapping;有限个渐近非扩张映射簇具有误差的隐迭代过程的收敛性
12.The Global Asymptotical Stability and the Covergence Ratio of the General Hopfield Neural Networks;一般Hopfield神经网络的大范围渐近稳定性及其收敛速率
13.Strong Convergence of the Iteration Sequence for Asymptotically Nonexpansive Mappings in Banach Spaces在Banach空间中关于渐近非扩张映象的迭代序列的强收敛性
14.On Strong Convergence of an Implicit Iteration for a Finite Family of Asymptotically Non-expansive Mappings in the Intermediate Sense按中间意义的渐近非扩张有限簇的隐式迭代的强收敛性
15.Sufficient conditions to ensure local asymptotic convergence of the AFO are established.给出了该观测器算法局部渐近收敛的充分条件。
16.Strong Convergence of An Implicit Iteration Process for A Finite Family of Nonexpansive Mappings;隐迭代序列的有限族渐近非扩张映像的强收敛
17.Convergence Theorems of Ishikawa Iterative for Asymptotically Nonexpansive Mapping in a Uniformly Convex Banach Spaces;一致凸Banach空间渐近非扩张映像Ishikawa迭代收敛定理
18.Necessary and Sufficient Conditions for Strong Convergence ofIterative Sequence of Asymptotical Pseudo-contraction Mapping;渐近伪压缩映象的迭代序列强收敛的充要条件
相关短句/例句
property of gradual-approach convergence渐近收敛性质
1.Theproperty of gradual-approach convergence is also discussed.为改善并行迭代算法SCII的收敛速度和渐近收敛性质 ,本文给出了求解一维扩散方程的一类相异嵌入格式的嵌套迭代并行算法CIS EOI。
3)global asymptotical convergence全局渐近收敛性
4)mean_square asymptotic convergence均方渐近收敛性
5)asymptotic convergence渐近收敛
6)the operator equations of the first kind渐近收敛阶
延伸阅读
渐近等分性随机变量长序列的一种重要特性，是编码定理的理论基础，简称AEP。当随机变量的序列足够长时,其中一部分序列就显现出一种典型的性质：这些序列中各个符号的出现频数非常接近于各自的出现概率，而这些序列的概率则趋近于相等，且它们的和非常接近于1,这些序列就称为典型序列。其余的非典型序列的出现概率之和接近于零。序列的长度越长，典型序列的总概率越接近于1,它的各个序列的出现概率越趋于相等。渐近等分性即因此得名。C.E.仙农最早发现随机变量长序列的渐近等分性，并在1948年发表的论文《通信的数学理论》中把它表述为一个定理。后来，B.麦克米伦在1953年发表的《信息论的基本定理》一文中严格地证明了这一结果,因此,有人也把它称为麦克米伦定理。渐近等分性有许多不同的具体形式，但一般地可以表述如下：若X是一个符号表，共有M个不同的符号x1,x2，...,xM ,它们的出现概率分别是p1，p2，...，pM 。对X进行N次独立的选择,于是得到一个长度为N的符号序列;总共有MN个长度为N的不同序列。可以证明,对于给定的两个任意小的数ε＞0和δ＞0，一定可以找到一个正整数N0(它是X,ε和δ的某种函数)，使所有长度为N≥N0的序列可划分为以下两组。第一组包含Aε＜MN个序列，其中各个序列都具有几乎相等的出现概率p，且有1－ε＜p·Aε＜1和式中H是X的符号熵。实际上,当N充分大时,Aε=2NH。第二组包含其余的MN-Aε个序列，它们的出现概率之和小于ε。显然第一组包含的是典型序列,第二组包含的是非典型序列。在各个符号的概率不相等的情况下，序列长度N越大,则Aε与MN的差别越大,而p·Aε与1的差别越小，-logp/N与H的差别也越小。渐近等分性的意义在于：对于任意取有限个值的随机变量X,当用N次独立选择的方法来形成编码序列时,只要N 取得足够大，就可以只考虑其中Aε个典型序列，而其余所有的非典型序列均可以忽略。
