Perguntas com a marcação «interpolation»

Eu tenho vários problemas desafiadores de otimização global não convexa para resolver. Atualmente, uso o Optimization Toolbox do MATLAB (especificamente, fmincon()com o algoritmo = 'sqp'), o que é bastante eficaz . No entanto, a maior parte do meu código está em Python, e eu adoraria fazer a otimização em Python …

77 python  optimization  nonlinear-programming  linear-algebra  linear-solver  sparse-matrix  ode  automatic-differentiation  efficiency  matrix  symbolic-computation  pde  multiphysics  operator-splitting  fluid-dynamics  pde  multigrid  pde  hyperbolic-pde  quadrature  precision  numerical-analysis  fluid-dynamics  interpolation  c  ode  testing  data-sets  pde  fluid-dynamics  hyperbolic-pde  pde  finite-element  fluid-dynamics  stability  incompressible  pde  hyperbolic-pde  fluid-dynamics  pde  precision  floating-point  convex-optimization  conditioning  pde  hyperbolic-pde  stability  implicit-methods  explicit-methods  fluid-dynamics  accuracy  pde  hyperbolic-pde  petsc  linear-algebra 

Descrição da experiência: Na interpolação de Lagrange, a equação exata é amostrada em pontos (ordem polinomial ) e é interpolada em 101 pontos. Aqui varia de 2 a 64. Cada vez que , e gráficos de erro são preparados. Vê-se que, quando a função é amostrado em pontos equidistantes, o …

24 finite-difference  interpolation  error-estimation  polynomials 

Qual é a abordagem preferida e eficiente para interpolar dados multidimensionais? Coisas com as quais me preocupo: desempenho e memória para construção, avaliação de lote único dimensões de manipulação de 1 a 6 ordem linear ou superior capacidade de obter gradientes (se não lineares) grade regular versus dispersa como função …

22 python  performance  interpolation  delaunay-triangulation  extrapolation 

Foi sugerido que este poderia ser um lugar melhor para esta pergunta do que o Mathematics Stack Exchange, onde eu a fiz antes . Suponha que se tenha uma função de caixa preta que possa ser avaliada em qualquer lugar (barato) em um intervalo especificado e não tenha ruído (exceto …

20 interpolation  signal-processing 

Para fins de ensino, eu precisaria de uma função contínua de uma única variável "difícil" de aproximar com polinômios, ou seja, seria necessário um poder muito alto em uma série de potências para "encaixar" bem essa função. Pretendo mostrar aos meus alunos os "limites" do que pode ser alcançado com …

16 interpolation 

Gostaria de conhecer um bom método para interpolar dados entre duas grades não estruturadas, onde uma grade é uma versão mais grossa da outra. A eficiência é muito importante para mim, pois estou resolvendo um problema temporário de PDE em que preciso transferir dados entre as grades a cada etapa …

12 interpolation 

Eu tenho conjuntos de dados de campo multiponto, cada conjunto de dados de pontos se refere a uma única célula de uma malha não estruturada. O objetivo é interpolar os dados para o centro celular, direta ou indiretamente, da maneira mais precisa. Se eu usar a interpolação com Distância inversa …

11 interpolation  unstructured-mesh 

Eu uso a função RBF do kernel para implementar um algoritmo de aprendizado de máquina baseado em kernel (KLPP), a matriz do kernel resultante mostra-se extremamente mal-condicionado.O número da condição da norma L2 vemKKK K(i,j)=exp(−(xi−xj)2σ2m)K(i,j)=exp⁡(−(xi−xj)2σm2)K(i,j)= \exp\left({\frac{-(x_{i}-x_{j})^2}{ \sigma_{m}^2}}\right)1017−10641017−106410^{17}-10^{64} Existe alguma maneira de torná-lo bem condicionado? Eu acho que o parâmetro precisa …

10 linear-algebra  machine-learning  interpolation  support-vector-machines 

Estou realizando uma pesquisa de linha como parte de um algoritmo quase-Newton BFGS. Em uma etapa da pesquisa de linha, uso uma interpolação cúbica para me aproximar do minimizador local. Seja a função de interesse. Eu quero encontrar um tal que .x ∗ f ′ ( x ∗ ) ≈ …

9 optimization  numerical-analysis  interpolation 

Quando é preferível usar os polinômios de Bernstein para aproximar uma função contínua, em vez de usar os únicos métodos preliminares de Análise Numérica: "Polinômios de Lagrange", "Operadores de diferenças finitas simples". A questão é sobre comparar esses métodos.

9 finite-element  finite-difference  interpolation 

Existe uma maneira preferida de como implementar uma avaliação rápida (aproximada) do polinômio de interpolação de Chebyshev em grade uniforme (considerando os valores de função nos nós de Chebyshev)? Meu problema é que a interpolação se torna lenta quando o grau do polinômio interpolador aumenta. As seguintes idéias vieram à …

9 interpolation  fourier-analysis  fftw 

Resolvo equações de Navier-Stokes compressíveis para várias espécies em uma grade estruturada em 3D. Eu obtive uma solução em uma determinada grade (digamos que seja relativamente grossa). Quero agora refinar minha grade e interpolar minha solução anterior em minha nova grade antes de reiniciar minha simulação. Atualmente, temos uma ferramenta …

9 fluid-dynamics  interpolation 

Eu tenho uma função definida numericamente que está entre um gaussiano e um lorentziano. Decai muito mais devagar que um gaussiano, mas ainda mais rápido que um simples poder inverso.g( X )g(x)g(x) f( t ) ≡ F[ g( x ) ] ( t )f(t)≡F[g(x)](t)f(t)\equiv \mathcal{F}[g(x)](t)tttg( X )g(x)g(x)g( X )g(x)g(x)gint( X …

8 interpolation  integration  mathematica  oscillations 

Eu criei um spline para ajustar meus dados em python usando: spline=scipy.interpolate.UnivariateSpline(energy, fpp, k=4) A equação que quero usar envolve um somatório entre n = 2 en = infinito, onde n é a ordem do diferencial em um ponto Eo. No entanto, usando; UnivariateSpline.__call__(spline, e0, nu=n) para chamar o valor, …

8 python  interpolation