Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightSonuç olarak, teorik bulguları doğrulamak için sayısal örnekler sunulmaktadır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu makale, Lupaş-Jain operatörlerinin yaklaşım özelliklerini geliştirmek amacıyla, Kantorovich tipi yeni bir genelleştirme önermektedir. Araştırma, yeni tanımlanan operatörler için ağırlıklı düzgün yaklaşım özelliklerinin belirlenmesiyle başlamaktadır. Ardından, bir nicel tahmin türetilmektedir. Daha sonra, süreklilik modülü, Lipschitz sınıfı ve Lipschitz tipi maksimum fonksiyon kullanılarak yaklaşımın derecesi incelenmektedir. Sonuç olarak, teorik bulguları doğrulamak için sayısal örnekler sunulmaktadır.
Abstract
This paper proposes a novel Kantorovich-type extension of the Lupaş-Jain operators, aiming to enhance their approximation capabilities. The investigation begins by establishing weighted uniform approximation properties for the newly defined operators. Following this, a rigorous quantitative estimate is derived. Then, we examine the order of approximation by employing a modulus of continuity, the Lipschitz class and the Lipschitz-type maximal function. To conclude, numerical examples are presented to substantiate the theoretical findings.