Cтраница 3
Важное значение для анализа вычислительных алгоритмов имеют оценки норм операторов. [31]
Оценим длину образа вектора x e Rn через норму оператора / и длину х самого вектора. [32]
Lp ( т) является пределом ( по норме операторов) вполне непрерывных операторов Р А. Поэтому оператор А вполне непрерывен. [33]
Следовательно, оператор К с любой точностью по норме операторов может быть аппроксимирован вполне непрерывным оператором. [34]
Наименьшее значение для М в формуле (1.10) называется нормой оператора ( см. гл. [35]
Легко проследить, что в предположениях теоремы § 9 нормы операторов %, д &, tfffi) и ( р могу зависеть от Г только степенным образом. [36]
В этом случае Т ( t) непрерывна по норме операторов. [37]
С, для которых выполняется соотношение (8.17), называется нормой оператора А. [38]
Доказательство леммы 3 аналогично доказательству леммы I, для оценки нормы оператора К - - используется следующая из оценка. [39]
Рассмотренные выше примеры показывают, что практическая реализация аксиоматического задания нормы оператора через норму матрицы возможна. [40]
Такой выбор подтверждается и теоретически, ибо при alf a 4 норма оператора, обратного к оператору растяжения пространства, становится малой, что замедляет сходимость метода. При ch I получаем метод обобщенного градиентного спуска с растяжением пространства и постоянным шагом. [41]
Тем не менее для анализа разностных схем важное значение имеет оценка нормы оператора шага. [42]
Если 5 выбрано достаточно малым, an - достаточно большим, то норма оператора S2n: FS, н - Р строго меньше единицы. [43]
Лх - л; п 1 - так называемая индуцированная нормами и - норма оператора А. [44]
Полагая Зе е, и Fu в и используя тот факт, что норма оператора А ограничена, мы получаем требуемое неравенство ( А. [45]