稀疏网格, 是表示, 积分或插值高维函数的数值计算技术, 最初是由俄罗斯数学家sergey, smolyak, lazar, lyusternik的学生, 基于稀疏张量积构造发展, 高效实现此类网格的计算机算法后来由michael, griebel和christoph, zenger, 开发, 目录, 维度诅咒, smolyak求积法则, 延伸阅读, 外部链接维度诅咒, 编辑表示多维函数的标准方式是采用张量或完全网格, 故用于存储, 运算的基函数或节点的数量与维数指数增加, 即使以今天的计算能力, 也不可能处理超过. 稀疏网格是表示 积分或插值高维函数的数值计算技术 最初是由俄罗斯数学家Sergey A Smolyak Lazar Lyusternik的学生 基于稀疏张量积构造发展 高效实现此类网格的计算机算法后来由Michael Griebel和Christoph Zenger 开发 目录 1 维度诅咒 2 Smolyak求积法则 3 延伸阅读 4 外部链接维度诅咒 编辑表示多维函数的标准方式是采用张量或完全网格 故用于存储 运算的基函数或节点的数量与维数指数增加 即使以今天的计算能力 也不可能处理超过 4 或 5 维的函数 來源請求 维度诅咒可以表示为使用N l displaystyle N l 个格点进行l displaystyle l 阶积分积分误差 若函数的正则性为r displaystyle r 即r displaystyle r 次可微 维数为d displaystyle d 则 E l O N l r d displaystyle E l O N l frac r d Smolyak求积法则 编辑Smolyak 发现了基于单变量求积规则Q 1 displaystyle Q 1 的计算上更为高效的多维函数积分方法 对d displaystyle d 维函数f displaystyle f Smolyak积分Q d displaystyle Q d 一个函数的可以写成具有张量积的递归公式 Q l d f i 1 l Q i 1 Q i 1 1 Q l i 1 d 1 f displaystyle Q l d f left sum i 1 l left Q i 1 Q i 1 1 right otimes Q l i 1 d 1 right f Q displaystyle Q 的下标是离散化的水平 我们不妨令一维i displaystyle i 阶的积分要对O 2 i displaystyle O 2 i 个点求值 1 正则性为r displaystyle r 的函数的误差估计是 E l O N l r log N l d 1 r 1 displaystyle E l O left N l r left log N l right d 1 r 1 right 延伸阅读 编辑Brumm J Scheidegger S Using Adaptive Sparse Grids to Solve High Dimensional Dynamic Models Econometrica 2017 85 5 1575 1612 doi 10 3982 ECTA12216 Garcke Jochen Garcke Jochen Griebel Michael 编 Sparse Grids and Applications PDF Springer 2012 57 80 2022 01 07 ISBN 978 3 642 31702 6 原始内容 PDF 存档于2022 01 07 Zenger Christoph Hackbusch Wolfgang 编 Parallel Algorithms for Partial Differential Equations PDF Vieweg 1991 241 251 2022 01 07 ISBN 3 528 07631 3 原始内容 PDF 存档于2022 01 22 外部链接 编辑一种用于常规稀疏网格的高效内存数据结构 页面存档备份 存于互联网档案馆 稀疏网格上的有限差分格式 页面存档备份 存于互联网档案馆 稀疏网格上的可视化 稀疏网格上的数据挖掘 J Garcke M Griebel pdf 页面存档备份 存于互联网档案馆 Sparse Grid Basics sparsegrids org 2022 01 10 原始内容存档于2022 01 10 取自 https zh wikipedia org w index php title 稀疏网格 amp oldid 74619952, 维基百科,wiki,书籍,书籍,图书馆,