§6.1 度量空间的进一步例子 §6.2(1) 度量空间中的极限 §6.2(2) 度量空间中的稠密集 可分空间 §6.3 连续映照

一、正交多项式与最小二乘拟合Orthogonal Polynomials Least-Squares Approximation 已知x1…,xm;y…ym求一个简单易算的近

§4 柯西点列和完备度量空间 §5 度量空间的完备化 §6 压缩映照原理及其应用(1) §6 压缩映照原理及其应用(2)

呵呵现在任给一函数f(x),我们怎么知道小波级数可以无限逼近这个函数呢 我们想象任给beta>0,可以将f(x)曲线按每beta长度分成很多小段,对应很多点 若我们可以用一函数g(x)来拟合这些点,那么g(x)和(x)在任意x上的误差将小于beta 若点数量为2^n个那么我们就可以分别用^(n-1)个L波和2^(n-1)个H波拟合 然后可将L波再分解,最后得到一棵树(分解的级数由你决定)

以图像来说明建立空间特征基和小波变换的关系 设有一幅图像,从不同分辨率考察。 若我们离很远来看,可能会把每64个点看作一个点,若记此时构成的描述空间为V 若走进一些,把16个点看作一个点,记此时构成的描述空间为V1 若再走进一些,把4个点看作一个点,记此时构成的描述空间为V2 若再走进一些,把1个点看作一个点,记此时构成的描述空间为V3 则可知凡是Vi空间内可以描述的图像

基于提升方法(lifting scheme)的小波变换 提升法被称为第二代小波,可见其重要性。 下面先举一个arr小波的例子。 在一序列中有相邻数据a,b我们计算出其低频1=(a+b)/2高频h=b-a 如果不引入新数据,仅对a,b更新,可写作b-=a,a+=b/2 这样我们发现其可在自身位置上完成小波变换,而且还大大简化了计算过程(在复杂的变换中更明显)

一、计算题(每题6分,共12分) 1、求矢量方程的导矢F(t),其中r(t)=asinti+bsintj+ccostk. 2、求曲线x=asin2t,y=asin2t,z= cost(>0)在t=处的切向单位矢量

高斯公式:=Pdydz+dx+ Rdxdy. 简要证明设Ω是一柱体,下边界曲面为1:z=z1(x,y),上 边界曲面为2:=2(x,y),侧面为柱面3;Σ1取下侧,Σ2取上侧, Σ3取外侧. 根据三重积分的计算和对坐标的曲面积分的计算得

1 Mathematical Preliminaries and Error Analysis 2 Solutions of Equations in One Variable 3 Interpolation and Polynomial Approximation 4 Numerical Differentiation and Integration 5 Initial-Value Problems for Ordinary Differential Equations 6 Direct Methods for Solving Linear Systems 7 IterativeTechniques in Matrix Algebra 8 ApproximationTheory 9 Approximating Eigenvalues 10 Numerical Solutions of Nonlinear Systems of Equations 11 Boundary-Value Problems for Ordinary Differential Equations 12 Numerical Solutions to Partial Differential Equations

1.求下列曲线所围的图形面积: (1)y=-,y=x,x=2; (2)y2=4(x+1),y2=4(1-x); (3)y=x,y=x+sin2x,x=0,x=π; (4)y=ex,y=e-x,x=1;