文献

J-GLOBAL ID：201902253207312470   整理番号：19A2235585

逆Langevin関数の最適化近似を生成する一般化アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A generalized approach to generate optimized approximations of the inverse Langevin function

著者 (3件)： Morovati Vahid (Department of Civil and Environmental Engineering, Michigan State University, East Lansing, MI, USA) ,  Mohammadi Hamid (Department of Civil and Environmental Engineering, Michigan State University, East Lansing, MI, USA) ,  Dargazany Roozbeh (Department of Civil and Environmental Engineering, Michigan State University, East Lansing, MI, USA)
資料名： Mathematics and Mechanics of Solids  (Mathematics and Mechanics of Solids)
巻： 24  号： 7  ページ： 2047-2059  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0930A  ISSN： 1081-2865  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 逆Langevin関数(ILF)の適切な近似は,高分子物理学から乱流力学までの多くの分野で重要な関連性を持つ良く認識された問題である。ILFのいくつかの推定が最近開発されているが,精度/複雑性トレードオフはILF推定における主要な課題のままである。正確な推定は計算上高価であり,低コスト推定は高精度を欠いている。ここでは,異なる精度のILFに対する近似関数の族を提供できる新しいアプローチを開発した。本論文では,漸近挙動を有する電流近似関数を取り込むことができ,それらの誘導誤差のべき級数の追加によってそれらを強化することができる簡単な手順を提示した。従って,全誤差は電力系列の多くの項と相関する。さらに,電力級数の項を低減し,精度を向上させるための異なる手法を提案し,提案した手法を4つの異なるクラスのILF近似に適用し,著しい改善を示した。提案した手法により生成したILF近似の族に対する精度/複雑性トレードオフを,提案したモデルの利点を示す他の手法と比較した。本方法の誤差のレベルは,0.02%の低さに達することができた。Copyright The Author(s) 2018 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 漸近挙動 ,  乱流 ,  電力 ,  べき級数 ,  モデル ,  電流 ,  *近似法 ,  *最適化
準シソーラス用語： 近似関数 ,  高精度 ,  ローコスト ,  複雑性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 逆Langevin関数 ,  非Gauss統計 ,  ゴム弾性 ,  統計力学

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 関数 ,  最適化 ,  近似 ,  一般化