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散乱数据逼近方法研究

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1 绪论

1.1 散乱数据逼近方法的研究背景与意义

1.2 记号与相关概念

1.3 本文的主要工作

2 球面混合插值的逼近性质

2.1 引言

2.2 预备知识

2.3 核和框架

2.4 Bernstein不等式

2.5 误差估计

2.6 稳定性分析

2.7 小结

3 基于随机采样散乱数据的多元Bernstein多项式

3.1 引言

3.2 预备知识

3.3 Chebyshev型误差估计

3.4 逼近阶

3.5 Lp上的收敛性

3.6 小结

4 散乱点的样条拟插值

4.1 引言

4.2 再生性

4.3 逼近阶

5 球面上的散乱拟插值

5.1 引言

5.2 预备知识

5.3 球面求积公式

5.4 误差估计

6 总结和展望

参考文献

作者简历

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摘要

本学位论文针对球面散乱数据,提出新模型和新方法为目的,将插值和拟插值工具作为主要研究内容。在研究的模型和方法等方面,本文就散乱数据的若干逼近方法做了以下工作:
  第2章,鉴于球面径向基函数(SBFs)和球面多项式均为处理球面散乱数据逼近的有效工具,我们考虑了由球面径向基函数与球面多项式函数组成的混合插值模型,并利用最小二乘法求解该模型。对于该插值模型,我们首先给出了带Bessel势Sobolev空间中的Bernstein不等式,然后利用该不等式建立逼近正定理,并进一步给出了该插值工具的误差估计。最后,研究了该插值方式(即利用最小二乘法求解混合插值模型)的稳定性。
  第3章,我们将单纯形上的多元Bernstein多项式推广到节点为散乱点的情形上,并将其看成采样算子。对随机和确定的两种情形进行深入的探讨:一方面给出了Chebyshev型误差估计;另一方面,结合一致分布和偏差理论,讨论了该算子的逼近阶以及Lp上的收敛性。
  第4章,基于多元样条函数,构造了一类散乱中心点上的离散拟插值算子,并且利用换位子的阶数来讨论对多项式的再生性,最后给出了带网格范数的逼近阶。
  第5章,借助球面上广义Fix-strang条件以及球面径向基函数,构造了球面散乱数据上的径向拟插值算子,并且利用球面求积公式等手段,学习该算子对不同函数的逼近能力。

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