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J-GLOBAL ID：201702246388175156   整理番号：17A1503729

動径基底関数近似:比較と応用【Powered by NICT】

Radial basis function approximations: comparison and applications

著者 (2件)： Majdisova Zuzana (Department of Computer Science and Engineering, Faculty of Applied Sciences, University of West Bohemia, Univerzitni 8, Plzen CZ 30614, Czechia) ,  Skala Vaclav (Department of Computer Science and Engineering, Faculty of Applied Sciences, University of West Bohemia, Univerzitni 8, Plzen CZ 30614, Czechia)
資料名： Applied Mathematical Modelling  (Applied Mathematical Modelling)
巻： 51  ページ： 728-743  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0624A  ISSN： 0307-904X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 散乱データの近似は,多くの工学問題におけるタスクであることが多い。動径基底関数(RBF)近似は,d次元空間における大きな散乱(無秩序な)データセットに適している。この方法はd>2高次元に有用であり,他の方法では秩序化したデータセット(すなわちいくつかの分割法を用いて求めたセミレギュラー・メッシュ)であり,計算的に高価に散乱データセットの変換が必要である。RBF近似である非分離,二点間の距離に基づいている。この方法は方程式(LSE)Ac=時間の線形系の解を導出した。本論文では,いくつかのRBF(動径基底関数)近似方法を簡潔に紹介し,それらの比較は,計算の安定性と精度に関して行った。提案したRBF(動径基底関数)近似は,低いのメモリ要求と,近似のより良好な品質を提供する。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 散乱 ,  記憶装置 ,  高次元 ,  品質 ,  *動径基底関数 ,  分割法 ,  *近似法 ,  線形系

著者キーワード (4件)： 動径基底関数 ,  RBF(動径基底関数) ,  近似 ,  Lagrange乗算器

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 動径基底関数 ,  近似 ,  応用