| 中文摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-22页 |
| ·研究背景 | 第10-12页 |
| ·插值与拟合简介 | 第12-15页 |
| ·Shannon采样定理简介 | 第15-17页 |
| ·学习理论简介 | 第17-22页 |
| 第二章 借助指数型整函数逼近Besov空间中的函数 | 第22-28页 |
| 第三章 利用对称线性方法截断Shannon级数产生的误差 | 第28-44页 |
| ·B_v~p(R~d)上的截断误差估计 | 第28-33页 |
| ·Besov函数类上的截断误差估计 | 第33-41页 |
| ·定理3.4的一些应用 | 第41-44页 |
| 第四章 借助局部化采样截断Shannon级数产生的误差 | 第44-62页 |
| ·采样值是采样点邻域内某点的函数值的误差估计 | 第46-54页 |
| ·采样值是局部的测量采样值的误差估计 | 第54-58页 |
| ·定理4.12的一些应用 | 第58-62页 |
| 第五章 利用解析核学习Besov空间中的函数的L~p范逼近误差 | 第62-76页 |
| ·再生核Hilbert空间ye_K中函数的插值误差估计 | 第64-68页 |
| ·回归函数f_p ∈B_(2,θ)~r(R~d)时的逼近误差估计 | 第68-76页 |
| 第六章 结论 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 个人简历 | 第88-89页 |
