In this paper, we develop a direct formula for determining the coefficients in the canonical basis of the best polynomial of degree $M$ that approximates a polynomial of degree $N>M$ on a symmetric interval for the $\mathcal{L}^2$-norm. We also formally prove that using the formula is more computationally efficient than using a classical matrix multiplication approach and we provide an example to illustrate that it is more numerically stable than the classical approach.


翻译:在本文中,我们制定了一个直接公式,用以确定在最佳多元度(M美元)的罐头基数的系数,该公式在对称间隔范围内,在美元\ mathcal{L ⁇ 2$-norm上接近一多边度(N>M美元)。 我们还正式证明,使用公式比使用传统的矩阵乘法在计算上更有效,我们提供了一个例子,说明它比传统方法在数字上更加稳定。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
41+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
图神经网络库PyTorch geometric
图与推荐
17+阅读 · 2020年3月22日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
PyTorch & PyTorch Geometric图神经网络(GNN)实战
专知
81+阅读 · 2019年6月1日
LeetCode的C++ 11/Python3 题解及解释
专知
16+阅读 · 2019年4月13日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
VIP会员
相关资讯
图神经网络库PyTorch geometric
图与推荐
17+阅读 · 2020年3月22日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
PyTorch & PyTorch Geometric图神经网络(GNN)实战
专知
81+阅读 · 2019年6月1日
LeetCode的C++ 11/Python3 题解及解释
专知
16+阅读 · 2019年4月13日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员