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一类新的稳定贪婪核近似算法:收敛性、稳定性和均匀点分布。 (英语) Zbl 1458.65018号

摘要:基于核的方法提供了一种从无网格样本(即采样点和相应的目标值)重建潜在高维函数的方法。采样点的分布是这项工作取得成功的关键因素。由于计算采样点的最佳选择可能是一项不可行的任务,一个有希望的选择是使用贪婪方法。
尽管这些方法可能非常有效,但根据特定的贪婪准则,所选的点可能会很快导致计算不稳定。为了避免这个问题,我们引入并研究了一类新的稳定贪婪核算法,它可以用于创建新的选择策略。
我们分析了这些算法,特别是我们证明了收敛结果,并精确量化了所选点的分布。这些结果允许证明,在某些Sobolev核的情况下,算法具有最优稳定性和最优收敛速度,包括对于核的本机空间之外的函数。这些结果也适用于通常的P贪婪算法,显著改进了文献中可用的最新结果。给出了支持理论发现的说明性实验,并表明由于稳定性的提高,稳定算法在精度方面有所改进。

MSC公司:

65日第15天 函数逼近算法
41A30型 其他特殊函数类的近似
第41页第63页 多维问题
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