Algorithmische Rekonstruktion von Koeffizienten in linearisierbaren gewöhnlichen Differentialgleichungen
Wir präsentieren einen effizienten Algorithmus zur Rekonstruktion der Koeffizienten in skalarwertigen gewöhnlichen Differentialgleichungen, die exakt linearisiert werden können.
Adaptiver Flip-Graph-Algorithmus für Matrixmultiplikation
Der adaptive Flip-Graph-Algorithmus kombiniert adaptive Suchen mit dem Flip-Graph-Algorithmus, um effiziente Methoden für die Matrixmultiplikation zu finden. Der Algorithmus adressiert die inhärenten Einschränkungen der Exploration und ineffizienten Suche des ursprünglichen Flip-Graph-Algorithmus, insbesondere bei großen Matrixmultiplikationen.
Adaptiver Flip-Graph-Algorithmus für Matrixmultiplikation
Der adaptive Flip-Graph-Algorithmus kombiniert adaptive Suchen mit dem Flip-Graph-Algorithmus, um effiziente Methoden für die Matrixmultiplikation zu finden. Der Algorithmus adressiert die inhärenten Einschränkungen der Exploration und ineffizienten Suche des ursprünglichen Flip-Graph-Algorithmus, insbesondere bei großen Matrixmultiplikationen.
Erweiterte Ein-Schritt-Neville-Algorithmus mit Zugriff auf die Konvergenzrate
Der erweiterte Ein-Schritt-Neville-Algorithmus ermöglicht eine effiziente Konvergenzoptimierung von langsam konvergenten, nicht-alternierenden Reihen, indem er deren asymptotische Struktur nutzt. Er liefert nicht nur den Grenzwert der Reihe, sondern auch Informationen über die Konvergenzrate.
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