Various methods can obtain certified estimates for roots of polynomials. Many applications in science and engineering additionally utilize the value of functions evaluated at roots. For example, critical values are obtained by evaluating an objective function at critical points. For analytic evaluation functions, Newton's method naturally applies to yield certified estimates. These estimates no longer apply, however, for H\"older continuous functions, which are a generalization of Lipschitz continuous functions where continuous derivatives need not exist. This work develops and analyzes an alternative approach for certified estimates of evaluating locally H\"older continuous functions at roots of polynomials. An implementation of the method in Maple demonstrates efficacy and efficiency.


翻译:多种方法可以获取多面体根的经认证的估计数。许多科学和工程应用还利用了从根源上评估的功能的价值。例如,通过在临界点评估一个客观功能获得了关键值。对于分析性评估功能,牛顿的方法自然地适用于产生经认证的估计数。然而,这些估计数不再适用于H\"老的连续功能,这些功能是Lipschitz连续功能的概括,在不需要连续衍生物的地方,这些功能是Lipschitz连续功能的概括。这项工作开发并分析了一种经认证的对当地多面体根部的H\"老的连续功能进行评估的替代方法。在Maple中采用的方法显示了效率和效益。

0
下载
关闭预览

相关内容

让 iOS 8 和 OS X Yosemite 无缝切换的一个新特性。 > Apple products have always been designed to work together beautifully. But now they may really surprise you. With iOS 8 and OS X Yosemite, you’ll be able to do more wonderful things than ever before.

Source: Apple - iOS 8
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
110+阅读 · 2020年5月15日
【推荐系统/计算广告/机器学习/CTR预估资料汇总】
专知会员服务
87+阅读 · 2019年10月21日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月24日
Arxiv
11+阅读 · 2020年12月2日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员