Preguntas etiquetadas con interpolation

Tengo que resolver varios problemas desafiantes de optimización global no convexo. Actualmente uso la Caja de herramientas de optimización de MATLAB (específicamente, fmincon()con algoritmo = 'sqp'), que es bastante eficaz . Sin embargo, la mayor parte de mi código está en Python, y me encantaría...

Descripción del experimento: En la interpolación de Lagrange, la ecuación exacta se muestrea en puntos (orden polinomial ) y se interpola en 101 puntos. Aquí es variado de 2 a 64. Cada vez , y parcelas de error se preparan. Se ve que, cuando la función se muestrea en puntos equidistantes, gotas...

¿Cuál es el enfoque preferido y eficiente para interpolar datos multidimensionales? Cosas que me preocupan: rendimiento y memoria para la construcción, evaluación individual / por lotes manejo de dimensiones de 1 a 6 lineal o de orden superior capacidad de obtener gradientes (si no...

Se sugirió que este podría ser un mejor lugar para esta pregunta que Mathematics Stack Exchange, donde lo pregunté antes . Supongamos que uno tiene una función de recuadro negro que puede evaluarse en cualquier lugar (a bajo costo) en un intervalo especificado y no tiene ruido (excepto la...

Para fines de enseñanza, necesitaría una función continua de una sola variable que sea "difícil" de aproximar con polinomios, es decir, uno necesitaría potencias muy altas en una serie de potencias para "ajustar" bien esta función. Tengo la intención de mostrarles a mis alumnos los "límites" de lo...

Me gustaría conocer un buen método para interpolar datos entre dos cuadrículas no estructuradas, donde una cuadrícula es una versión más gruesa de la otra. La eficiencia es muy importante para mí, ya que estoy resolviendo un problema PDE transitorio en el que necesito transferir datos entre las...

Tengo conjuntos de datos de campo multipunto, cada conjunto de datos de punto se relaciona con una sola celda de una malla no estructurada. El objetivo es interpolar los datos al centro celular, directa o indirectamente, de la manera más precisa. Si uso la interpolación ponderada de distancia...

Uso la función de kernel RBF para implementar un algoritmo de aprendizaje automático basado en kernel (KLPP), la matriz de kernel resultante está extremadamente mal condicionado. El número de condición de la norma L2 vieneKKK 1017-1064K( i , j ) = exp( - ( xyo-

Resuelvo ecuaciones de Navier-Stokes comprimibles de varias especies en una cuadrícula estructurada en 3D. He obtenido una solución en una cuadrícula dada (digamos una relativamente gruesa). Ahora quiero refinar mi grilla e interpolar mi solución anterior en mi nueva grilla antes de reiniciar mi...

¿Existe una forma preferida de cómo implementar una evaluación rápida (aproximada) del polinomio de interpolación de Chebyshev en una cuadrícula uniforme (dados los valores de función en los nodos de Chebyshev)? Mi problema es que la interpolación se vuelve lenta cuando aumenta el grado del...

Cuando es preferible utilizar polinomios de Bernstein para aproximar una función continua en lugar de utilizar los únicos métodos de análisis numérico preliminares siguientes: "Polinomios de Lagrange", "Operadores de diferencias finitas simples". La pregunta es sobre la comparación de estos...

Estoy realizando una búsqueda de línea como parte de un algoritmo cuasi-Newton BFGS. En un paso de la búsqueda de línea, uso una interpolación cúbica para acercarme al minimizador local. Sea ser la función de interés. Quiero encontrar una tal que .x ∗ f ′ ( x ∗ ) ≈ 0f:R→R,f∈C1f:R→R,f∈C1f : R...

He creado una spline para ajustar mis datos en python usando: spline=scipy.interpolate.UnivariateSpline(energy, fpp, k=4) La ecuación que quiero usar implica una suma entre n = 2 yn = infinito, donde n es el orden del diferencial en un punto Eo. Sin embargo,

Tengo una función sol( x )sol(X)g(x) definida numéricamente que se encuentra entre Gauss y Lorentzian. Se descompone mucho más lento que un gaussiano, pero aún más rápido que una potencia inversa simple. Necesito calcular su transformada de Fourier para grande . Debido a que las llamadas de...