输入函数的参数偏离时最优简化模型的一类误差估计

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当大系统的输入函数的初始参数发生偏离时,其最优简化模型的近似模型可以利用输入函数的渐近展开得到。本文提出高阶模型和其最优简化模型的近似模型之间近似程度的一种估计。 When the initial parameters of the large system input function deviate, the approximate model of the optimal simplified model can be obtained by using the asymptotic expansion of the input function. This paper presents an approximation of the approximation between higher order models and their optimally simplified models.
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