Алгоритмы аппроксимации функции по неточным наблюдениям
Аннотация
Настоящая работа посвящена аппроксимации функции тригонометрическим многочленом по ее неточным значениям в специальным образом выбранных точках. Для решения этой задачи использовались методы оценивания параметров дифференциальных уравнений по неточным наблюдениям в специальным образом выбранных точках, предложенные ранее авторами в своих работах. Рассмотрены два способа наблюдений и аппроксимации функции, заданной на отрезке. Первый способ заключается в проведении наблюдений в m точках равномерно распределенных на отрезке, где задана функция. Второй способ заключается в проведении большого числа наблюдений в малой окрестности m точек деления отрезка на конечное число равных частей. Для этих аппроксимаций построены верхние оценки среднеквадратичного отклонения функции от тригонометрических многочленов и оценена скорость их сходимости при m стремящихся к бесконечности. Показано, что эти оценки в обоих случаях имеют вид O(m–1/2). Однако число наблюдений и вычислительная сложность существенно различаются. Так в первом случае она равна O(m3/2), а во втором случае — O(m2 ). С другой стороны использование быстрого преобразования Фурье позволяет во втором случае существенно уменьшить вычислительную сложность. Таким образом, задача аппроксимации функции по неточным наблюдениям за их значениями в выделенных точках является многокритериальной и ее решение зависит от способа выбора точек наблюдения, т. е. от процедуры планирования эксперимента, основанной во втором случае на большом числе наблюдений в малых окрестностях точек деления отрезка на конечное число равных частей.
Скачивания
Литература
2. Suetin P. K. (1979) Classical orthogonal polynomials. Moscow : Nauka. 416 p.
3. Zhang Zhihua (2021) Deterministic and random approximation by the combination of algebraic polynomials and trigonometric polynomials. Open Mathematics. No 19. P. 1047–1055.
4. Tsitsiashvili G. Sh., Osipova M. A. and Kharchenko Yu. N. (2022) Estimating the Coefficients of a System of Ordinary Differential Equations Based on Inaccurate Observations. Mathematics. No 10(3). P. 502.
5. Tsitsiashvili G. Sh., Osipova M. A., Gudimenko A. I. (2023) Mathematical and Statistical Aspects of Estimating Small Oscillations Parameters in a Conservative Mechanical System. Mathematics. No 11(12). P. 2643.
6. Ivanov G. E. (2011) Lectures on mathematical analysis: at 2 o’clock: textbook. Moscow : MIPT. 188 p.
7. Nussbaumer G. (1985) Fast Fourier transform and algorithms for calculating convolutions. Moscow : Radio and Communications. 248 p.
8. Rozanov Yu. A. Stationary random processes. Moscow: Science. 1990. 271 p.
- Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).