纺纱机

在恢复或近似光滑的多元函数时,稀疏网格比全网格具有更高的优越性,因为它可以显著减少所需的支持节点。最大范数收敛速度的阶数保持到对数因子。详细描述了三种可能的分段多线性分层插值方案,并进行了数值比较。此外,我们还介绍了我们的稀疏网格插值软件包spinterpformatlab的特点。(资料来源:http://dl.acm.org/)

这个软件也是同行评审按日记帐汤姆斯.


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  1. 卡斯特里隆-坎达斯,胡里奥E。;诺比尔,法比奥;Tempone,Raúl F:随机区域偏微分方程的混合配置摄动方法(2021)
  2. 卡斯特里隆-坎达斯,胡里奥E。;徐杰:具有随机区域变形的抛物偏微分方程的随机配置方法(2021)
  3. 彭瑞飞;何一倩;杨海天:求解模糊不确定粘弹性反问题的一种有效数值方法(2021)
  4. 卡斯特里隆-坎达斯,胡里奥E。;Kon,Mark:高维牛顿迭代的解析正则性和随机配置(2020)
  5. 明天,扎卡里;Stoyanov,Miroslav:周期函数的维数自适应稀疏三角插值方法(2020)
  6. 王忠;Li,Yan:基于线性偏微分方程的执行器偏差下的保成本航天器姿态稳定(2020)
  7. 艾顿,凯文W。;Driscoll,Tobin A.:多元切比雪夫多项式逼近的自适应单位划分方法(2019)
  8. 多尔戈夫,谢尔盖;Scheichl,Robert:参数偏微分方程的混合交替最小二乘TT交叉算法(2019)
  9. 埃尔曼,霍华德·C。;苏腾飞:随机特征值问题的低阶解方法(2019)
  10. 汗,阿尔巴兹;鲍威尔,凯瑟琳E。;Silvester,David J.:参数相关几乎不可压缩弹性方程随机伽辽金公式的鲁棒预处理(2019)
  11. 巴杜里,阿尼迪亚;何燕燕;希尔兹,迈克尔D。;格雷厄姆·布雷迪,萝莉;Kirby,Robert M.:参数不确定性分析的自适应网格细化随机配置方法(2018)
  12. 埃尔曼,霍华德·C。;Silvester,David J.:探索线性稳定性分析中扰动的配置方法(2018)
  13. 卡沃宁,托尼;Särkkä,Simo:完全对称核求积(2018)
  14. 赛伊,阿迪蒂亚;Kong,Nan:使用稀疏网格插值描述模型动力学:霍乱参数估计(2018)
  15. 陈鹏;夸托尼,阿尔菲奥;Rozza,Gianluigi:不确定度量化的简化基方法(2017)
  16. 侯,托马斯Y。;李、秦;张鹏川:求解随机椭圆偏微分方程的局部低维结构(2017)
  17. 纳吉,斯坦尼斯拉夫;Gijbels,Irène:离散观测随机函数的大数定律(2017)
  18. 孙先明;Vanmaele,Michèle:衍生工具的不确定性量化(2017)
  19. 张程;沙巴巴,巴巴克;赵洪凯:基于参数空间正则性的哈密顿蒙特卡罗方法预计算策略(2017)
  20. 贝隆,S。;卡努托,C。;皮埃拉奇尼S。;Scialò,S.:离散裂缝网络模型中的不确定性量化:随机裂缝透过率(2015)