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Approximation by exponential sampling type neural network operators
Ist Teil von
Analysis and mathematical physics, 2021-09, Vol.11 (3), Article 108
Ort / Verlag
Cham: Springer International Publishing
Erscheinungsjahr
2021
Link zum Volltext
Quelle
Alma/SFX Local Collection
Beschreibungen/Notizen
In the present article, we introduce and analyse the approximation properties of the new family of exponential sampling type neural network operators activated by the sigmoidal functions. We derive the pointwise and uniform convergence theorem and study the order of approximation for these family of operators. Further, we establish the quantitative estimate for the order of convergence in terms of modulus of continuity and also discuss the convergence of exponential sampling type quasi interpolation operators. At the end, we provide a few examples of the sigmoidal functions satisfying the presented theory.