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Compressing H~2 Matrices for Translationally Invariant Kernels

机译：压缩H〜2矩阵用于翻译不变内核

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H2 matrices provide compressed representations ofthe matrices obtained when discretizing surface and volumeintegral equations. The memory costs associated with storingH2 matrices for static and low-frequency applications are O(N).However, when the H2 representation is constructed using sparsesamples of the underlying matrix, the translation matrices in theH2 representation do not preserve any translational invariancepresent in the underlying kernel. In some cases, this can result inan H2 representation with relatively large memory requirements.This paper outlines a method to compress an existing H2 matrixby constructing a translationally invariant H2 matrix from it.Numerical examples demonstrate that the resulting representationcan provide significant memory savings.
机译：H2矩阵提供压缩表示 离散表面和体积时获得的矩阵 积分方程。 与存储相关的内存成本 用于静态和低频应用的H2矩阵是O（n）。 但是，当使用稀疏构建H2表示时 底层矩阵的样本，翻译矩阵 H2表示不会保留任何翻译不变性 存在于底层内核中。 在某些情况下，这可能会导致 H2表示具有相对大的内存要求。 本文概述了一种压缩现有H2矩阵的方法 通过从中构建翻译不变的H2矩阵。 数值示例表明由此产生的表示 可以提供显着的内存节省。

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