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 hacer la optimización también en …

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 

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 …

24 finite-difference  interpolation  error-estimation  polynomials 

¿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 lineales) cuadrícula regular vs dispersa utilizando …

22 python  performance  interpolation  delaunay-triangulation  extrapolation 

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 granularidad …

20 interpolation  signal-processing 

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 que se …

16 interpolation 

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 cuadrículas en …

12 interpolation 

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 inversa, en …

11 interpolation  unstructured-mesh 

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- xj)2σ2metro)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} ¿Hay …

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

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 ∗ ) ≈ …

9 optimization  numerical-analysis  interpolation 

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 métodos.

9 finite-element  finite-difference  interpolation 

¿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 polinomio de interpolación. Las siguientes …

9 interpolation  fourier-analysis  fftw 

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 simulación. Actualmente, tenemos una herramienta de …

9 fluid-dynamics  interpolation 

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 función a son …

8 interpolation  integration  mathematica  oscillations 

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, usando; UnivariateSpline.__call__(spline, e0, nu=n) para invocar el valor, …

8 python  interpolation