具有混合偏导数的多元Sobolev空间在概率框架下的伪宽度和熵数

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Sobolev空间是一类重要的函数空间,它在物理学、力学、计算数学和偏微分方程等方面有着重要的应用,而伪宽度和熵数则能很好的度量系统中信息流的不确定特征,尤其是熵数与系统中信息基半径密切相关,从而使得伪宽度和熵数广泛地应用到信息论与学习理论等方面。因此,研究Sobolev空间的伪宽度和熵数有着重要的实际背景和理论意义。本文研究具有混合偏导数的多元Sobolev空间在概率框架下的伪宽度和熵数,利用离散化的思想和方法,建立了估计该伪宽度和熵数上下界的离散化定理,将该伪宽度和熵数分别转化为有限维空间相应的伪宽度和熵数,估计了该伪宽度和熵数的精确渐近阶,即(?)
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