6 resultados para interpolating MLS approximation

em Martin Luther Universitat Halle Wittenberg, Germany


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Navier-Stokes-Gleichungen, Gleitrandbedingung, Konvektions-Diffusions-Gleichung, Finite-Elemente-Methode, Mehrgitterverfahren, Fehlerabschätzung, Iterative Entkopplung

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The comparative analysis of continuous signals restoration by different kinds of approximation is performed. The software product, allowing to define optimal method of different original signals restoration by Lagrange polynomial, Kotelnikov interpolation series, linear and cubic splines, Haar wavelet and Kotelnikov-Shannon wavelet based on criterion of minimum value of mean-square deviation is proposed. Practical recommendations on the selection of approximation function for different class of signals are obtained.

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Magdeburg, Univ., Fak. für Mathematik, Diss., 2012

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Material law, crystal plasticity, cubic bodycentered crystals, bcc crystals, steel, pencil glide, texture, texture approximation, texture development, deep drawing, springback, simulation

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Spiral wave,feedback mechanism, photosensitive BZ reaction, excitable media, drift vetor field plot, planewave approximation, BZ, nonlinear

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Ziel der vorliegenden Arbeit war es, Möglichkeiten zur Approximation des Vermögensendwerts von Fonds-Sparplänen, wie sie typischerweise von Banken und Versicherungen angeboten werden, aufzuspüren und zu untersuchen. Von Interesse sind hierbei Approximationen für die Verteilungsfunktion, Quantile, gestutzte Erwartungswerte und Tail-Values-at-Risk. Die Modellierung der zu Grunde liegenden Wertpapierpreisprozesse erfolgt, wie üblich, als geometrische Brownsche Bewegung, wodurch der Vermögensendwert eines Wertpapiersparplans strukturell eine Summe lognormalverteilter Zufallsvariablen ist. Die Verteilung einer solchen Summe ist jedoch bekanntlich nicht explizit anzugeben; deren Simulation ist natürlich möglich, jedoch ob der Vielzahl von bei einer Bank oder Versicherung zu verwaltender Sparpläne unpraktikabel. Immer wieder stößt man auf Arbeiten, in denen darauf hingewiesen wird, dass die Summe von lognormalverteilten Zufallsvariablen gut durch eine eindimensional lognormalverteilte Zufallsvariable, in der Regel durch eine mit demselben Erwartungswert und derselben Varianz, approximiert würde. Dies konnte meist einzig und allein durch Simulationen und numerische Berechnungen gestützt werden. Wir präsentieren hier ein Resultat, welches eine Rechtfertigung für die genannte Approximation liefert: die Verteilungskonvergenz gegen eine Lognormalverteilung bei verschwindenden Varianzen/ Kovarianzen der Summanden ...