本論文では、ノイズの影響を受けた離散的な点評価データから、高精度な積分方程式の解を効率的に求める新しい手法を提案している。
主な内容は以下の通り:
標準的な解法では、測定点に直接基づいた離散化スキームを用いるため、測定点数が増えると計算コストが大きくなる問題がある。
本手法では、初期の細かい離散化を平均化することで、同等の精度を保ちつつ計算コストを大幅に削減する。
特に1次元の滑らかな積分方程式について、この手法の理論的な誤差解析を行い、最適な誤差率を達成できることを示した。
一般の積分方程式に対しても、数値的な近似手法を用いて同様の手法を適用できることを示した。この場合、初期の離散化を粗くすることで、計算コストを大幅に削減できる。
数値実験により、提案手法の有効性を確認した。
本手法は、ノイズの影響を受けた大規模な積分方程式を効率的に解くための新しいアプローチを示したものであり、様々な応用分野で有用であると考えられる。
toiselle kielelle
lähdeaineistosta
arxiv.org
Tärkeimmät oivallukset
by Michael Grie... klo arxiv.org 05-07-2024
https://arxiv.org/pdf/2401.16250.pdfSyvällisempiä Kysymyksiä