کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5775853 | 1631749 | 2017 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Kernel-based adaptive approximation of functions with discontinuities
ترجمه فارسی عنوان
تقریب تطبیقی مبتنی بر هسته از توابع با اختلالات
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
ترجمه چکیده
یکی از اصول اساسی تئوری تقارن این است که کیفیت تقریبی ها با صافی بودن تابع تقریب می شود. توابع که در برخی از زیر دامنه ها صاف هستند، تقریبی خوبی در آن زیردامنه ها دارند و این زیر تقریبی ها
می تواند به طور موثر به طور موثر محاسبه شود، تا زمانی که زیردامن ها با یکدیگر همپوشانی ندارند. در این مقاله یک الگوریتم ارائه می شود که ابتدا محدوده های زیر را در زیر دامنه های غیر همپوشانی محاسبه می کند، سپس زیر دامنه ها را تا آنجا که ممکن است گسترش می دهد و در نهایت تولید یک راه حل جهانی در حوزه داده را با اجازه دادن به زیر دامنه های کل دامنه را پر می کند. در نتیجه، هیچ پدیده گیبس در امتداد مرزهای زیر دامنه وجود نخواهد داشت. این روش گسل ها و گسل های گرادیان را با دقت خوب تشخیص می دهد. در طول این الگوریتم برای داده های ورودی پراکنده ثابت از تابع خود، نه در داده های طیفی، کار می کند و نمونه ای ندارد.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
ریاضیات کاربردی
چکیده انگلیسی
One of the basic principles of Approximation Theory is that the quality of approximations increase with the smoothness of the function to be approximated. Functions that are smooth in certain subdomains will have good approximations in those subdomains, and these sub-approximations
can possibly be calculated efficiently in parallel, as long as the subdomains do not overlap. This paper proposes an algorithm that first calculates sub-approximations on non-overlapping subdomains, then extends the subdomains as much as possible and finally produces a global solution on the given domain by letting the subdomains fill the whole domain. Consequently, there will be no Gibbs phenomenon along the boundaries of the subdomains. The method detects faults and gradient faults with good accuracy. Throughout, the algorithm works for fixed scattered input data of the function itself, not on spectral data, and it does not resample.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Mathematics and Computation - Volume 307, 15 August 2017, Pages 113-123
Journal: Applied Mathematics and Computation - Volume 307, 15 August 2017, Pages 113-123
نویسندگان
Licia Lenarduzzi, Robert Schaback,