Suche nach Personen

plus im Publikationsserver
plus bei BASE
plus bei Google Scholar

Daten exportieren

 

Konvergenz reeller Tschebyscheff-, klassischer Padé- und Lp-Approximationen, p>1 : inverse Probleme

Titelangaben

Verfügbarkeit überprüfen

Nguyen, Elitsa:
Konvergenz reeller Tschebyscheff-, klassischer Padé- und Lp-Approximationen, p>1 : inverse Probleme.
Eichstätt, 2018. - 122 S.
(Dissertation, 2017, Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt)

Volltext

Kurzfassung/Abstract

Approximationstheorie ist ein etabliertes Gebiet der Mathematik, eng verknüpft mit der Funktionentheorie und Potentialtheorie. Im Teilbereich der Konvergenztheorie treten zwei verschiedene Typen von Problemen auf: direkte und inverse. Direkte Probleme verknüpfen die Konvergenzgeschwindigkeit bezüglich einer Klasse von Approximationsfunktionen mit analytischen Eigenschaften der zu approximierenden Funktion. Umgekehrt leiten inverse Fragestellungen analytische Eigenschaften der approximierten Funktion aus Charakteristika der Approximation ab, beispielsweise aus der Konvergenzrate oder der Lage der Nullstellen oder Singularitäten der approximierten Funktionen. In dieser Arbeit untersuchen wir inverse Probleme bezüglich reeller Tschebyscheff-, klassischer Padé- und polynomialer Lp- Approximationen, p > 1 indem Einschränkungen an die Lage der Nullstellen oder Polstellen der rationalen oder polynomialen Approximationen gemacht werden.

Weitere Angaben

Publikationsform:Hochschulschrift (Dissertation)
Schlagwörter:Holomorphe Fortsetzung; Lp-Approximation; Rationale Approximation; Čebyšev-Approximation; Padé-Näherung; Inverses Problem
Sprache des Eintrags:Deutsch
Institutionen der Universität:Mathematisch-Geographische Fakultät > Mathematik > Lehrstuhl für Mathematik - Analysis
Mathematisch-Geographische Fakultät > Dissertationen / Habilitationen
DOI / URN / ID:urn:nbn:de:bvb:824-opus4-4198
Open Access: Freie Zugänglichkeit des Volltexts?:Ja
Titel an der KU entstanden:Ja
KU.edoc-ID:22390
Eingestellt am: 31. Jan 2019 10:46
Letzte Änderung: 18. Mär 2022 10:27
URL zu dieser Anzeige: https://edoc.ku.de/id/eprint/22390/
AnalyticsGoogle Scholar