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【24h】

Weak Greedy Algorithms for Nonlinear Approximation with Quasi-Greedy Bases

机译:拟贪婪基的非线性近似的弱贪婪算法

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摘要

We study weak greedy approximation with respect to quasi-greedy bases. For a Hilbert space, we prove that the error of the m-th weak greedy approximation is bounded by the error of best m-term approximation multiplied by an extra factor of order ln m. However we show weak greedy algorithm realizes the best expansional m-term approximation for individual element and best m-term approximation for some sparse classes. Furthermore we establish sharp Lebesgue-type inequality for expansional m-term approximation with quasi-greedy bases in Banach spaces.
机译:我们研究关于准贪婪基的弱贪婪近似。对于希尔伯特空间,我们证明了第m个弱贪婪近似的误差由最佳m项近似的误差乘以ln m阶的额外因子来界定。然而,我们表明弱贪婪算法实现了单个元素的最佳扩展m项近似和某些稀疏类的最佳m项近似。此外,我们为Banach空间中具有准贪婪基数的展开m项逼近建立了尖锐的Lebesgue型不等式。

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