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离散经验插值方法的一种新的选择算子——改进了先验误差界和扩展。 (英语) Zbl 1382.65193号

摘要:本文介绍了一种构造离散经验插值方法({mathsf{DEIM}})投影算子的新框架。插值节点的选择过程是使用带列旋转的QR因式分解来表示的,它对于投影误差具有更尖锐的误差界。此外,对于作为正交矩阵({mathsfU})的范围给定的子空间({mathcal{U}\),如果用具有任意酉矩阵(\Omega\)的({mathfU}\Omega)替换{(\mathsf{DEIM}\)}投影,则投影不会改变。在大规模设置中,新方法允许只使用随机采样的\({mathsf U}\)行进行修改,但有可能产生具有相应概率误差界的良好近似值。新框架的另一个显著特征是,基于现成的高性能线性代数包,很容易开发出健壮高效的软件实现。

MSC公司:

65升05 常微分方程初值问题的数值方法
15甲12 矩阵的条件化
15A23型 矩阵的因式分解
93年11月 系统结构简化
93磅40 系统理论中的计算方法(MSC2010)
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