Resumen de Quantitative Approximation by a Kantorovich-Shilkret quasi-interpolation neural network operator

George A. Anastassiou

• español

  Resumen En este artículo presentamos un resultado de aproximación básico multivariado a través de un operador de cuasi-interpolación en red neuronal de tipo Kantorovich-Shilkret con respecto a la norma del supremo. Esto se realiza con tasas usando el módulo de continuidad multivariado. Aproximamos funciones continuas y acotadas en RN, N ∈ N. Cuando ellas son adicionalmente uniformemente continuas, derivamos convergencias puntuales y uniformes.

• English

  Abstract In this article we present multivariate basic approximation by a Kantorovich-Shilkret type quasi-interpolation neural network operator with respect to supremum norm. This is done with rates using the multivariate modulus of continuity. We approximate continuous and bounded functions on RN, N ∈ N. When they are additionally uniformly continuous we derive pointwise and uniform convergences.