996 resultados para L-Gaussian quadrature rules


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In this paper, we consider the symmetric Gaussian and L-Gaussian quadrature rules associated with twin periodic recurrence relations with possible variations in the initial coefficient. We show that the weights of the associated Gaussian quadrature rules can be given as rational functions in terms of the corresponding nodes where the numerators and denominators are polynomials of degree at most 4. We also show that the weights of the associated L-Gaussian quadrature rules can be given as rational functions in terms of the corresponding nodes where the numerators and denominators are polynomials of degree at most 5. Special cases of these quadrature rules are given. Finally, an easy to implement procedure for the evaluation of the nodes is described.

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The generalized temperature integral I(m, x) appears in non-isothermal kinetic analysis when the frequency factor depends on the temperature. A procedure based on Gaussian quadrature to obtain analytical approximations for the integral I(m, x) was proposed. The results showed good agreement between the obtained approximation values and those obtained by numerical integration. Unless other approximations found in literature, the methodology presented in this paper can be easily generalized in order to obtain approximations with the maximum of accurate.

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We prove a relation between two different types of symmetric quadrature rules, where one of the types is the classical symmetric interpolatory quadrature rules. Some applications of a new quadrature rule which was obtained through this relation are also considered.

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We consider interpolatory quadrature rules with nodes and weights satisfying symmetric properties in terms of the division operator. Information concerning these quadrature rules is obtained using a transformation that exists between these rules and classical symmetric interpolatory quadrature rules. In particular, we study those interpolatory quadrature rules with two fixed nodes. We obtain specific examples of such quadrature rules.

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A new incremental four-dimensional variational (4D-Var) data assimilation algorithm is introduced. The algorithm does not require the computationally expensive integrations with the nonlinear model in the outer loops. Nonlinearity is accounted for by modifying the linearization trajectory of the observation operator based on integrations with the tangent linear (TL) model. This allows us to update the linearization trajectory of the observation operator in the inner loops at negligible computational cost. As a result the distinction between inner and outer loops is no longer necessary. The key idea on which the proposed 4D-Var method is based is that by using Gaussian quadrature it is possible to get an exact correspondence between the nonlinear time evolution of perturbations and the time evolution in the TL model. It is shown that J-point Gaussian quadrature can be used to derive the exact adjoint-based observation impact equations and furthermore that it is straightforward to account for the effect of multiple outer loops in these equations if the proposed 4D-Var method is used. The method is illustrated using a three-level quasi-geostrophic model and the Lorenz (1996) model.

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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We consider some of the relations that exist between real Szegö polynomials and certain para-orthogonal polynomials defined on the unit circle, which are again related to certain orthogonal polynomials on [-1, 1] through the transformation x = (z1/2+z1/2)/2. Using these relations we study the interpolatory quadrature rule based on the zeros of polynomials which are linear combinations of the orthogonal polynomials on [-1, 1]. In the case of any symmetric quadrature rule on [-1, 1], its associated quadrature rule on the unit circle is also given.

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"The preliminary American second edition of A.L.A. catalog rules, on Part I of which the present volume is based, was prepared by: American Library Association, Catalog Code Revision Committee." The 1st ed., published in 1908, has title: Catalog rules, author and title entries.

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MSC 2010: 33C47, 42C05, 41A55, 65D30, 65D32

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A positive measure ψ defined on [a,b] such that its moments μn=∫a btndψ(t) exist for n=0,±1,±2,⋯, is called a strong positive measure on [a,b]. If 0≤aquadrature rules associated with these kernel polynomials. Associated eigenvalue problems and numerical evaluation of the nodes and weights of such quadrature rules are also considered. © 2010 IMACS. Published by Elsevier B.V. All rights reserved.

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The class of hypergeometric polynomials F12(-m,b;b+b̄;1-z) with respect to the parameter b=λ+iη, where λ>0, are known to have all their zeros simple and exactly on the unit circle |z|=1. In this note we look at some of the associated extremal and orthogonal properties on the unit circle and on the interval (-1,1). We also give the associated Gaussian type quadrature formulas. © 2012 IMACS.

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Cette thèse présente des méthodes de traitement de données de comptage en particulier et des données discrètes en général. Il s'inscrit dans le cadre d'un projet stratégique du CRNSG, nommé CC-Bio, dont l'objectif est d'évaluer l'impact des changements climatiques sur la répartition des espèces animales et végétales. Après une brève introduction aux notions de biogéographie et aux modèles linéaires mixtes généralisés aux chapitres 1 et 2 respectivement, ma thèse s'articulera autour de trois idées majeures. Premièrement, nous introduisons au chapitre 3 une nouvelle forme de distribution dont les composantes ont pour distributions marginales des lois de Poisson ou des lois de Skellam. Cette nouvelle spécification permet d'incorporer de l'information pertinente sur la nature des corrélations entre toutes les composantes. De plus, nous présentons certaines propriétés de ladite distribution. Contrairement à la distribution multidimensionnelle de Poisson qu'elle généralise, celle-ci permet de traiter les variables avec des corrélations positives et/ou négatives. Une simulation permet d'illustrer les méthodes d'estimation dans le cas bidimensionnel. Les résultats obtenus par les méthodes bayésiennes par les chaînes de Markov par Monte Carlo (CMMC) indiquent un biais relatif assez faible de moins de 5% pour les coefficients de régression des moyennes contrairement à ceux du terme de covariance qui semblent un peu plus volatils. Deuxièmement, le chapitre 4 présente une extension de la régression multidimensionnelle de Poisson avec des effets aléatoires ayant une densité gamma. En effet, conscients du fait que les données d'abondance des espèces présentent une forte dispersion, ce qui rendrait fallacieux les estimateurs et écarts types obtenus, nous privilégions une approche basée sur l'intégration par Monte Carlo grâce à l'échantillonnage préférentiel. L'approche demeure la même qu'au chapitre précédent, c'est-à-dire que l'idée est de simuler des variables latentes indépendantes et de se retrouver dans le cadre d'un modèle linéaire mixte généralisé (GLMM) conventionnel avec des effets aléatoires de densité gamma. Même si l'hypothèse d'une connaissance a priori des paramètres de dispersion semble trop forte, une analyse de sensibilité basée sur la qualité de l'ajustement permet de démontrer la robustesse de notre méthode. Troisièmement, dans le dernier chapitre, nous nous intéressons à la définition et à la construction d'une mesure de concordance donc de corrélation pour les données augmentées en zéro par la modélisation de copules gaussiennes. Contrairement au tau de Kendall dont les valeurs se situent dans un intervalle dont les bornes varient selon la fréquence d'observations d'égalité entre les paires, cette mesure a pour avantage de prendre ses valeurs sur (-1;1). Initialement introduite pour modéliser les corrélations entre des variables continues, son extension au cas discret implique certaines restrictions. En effet, la nouvelle mesure pourrait être interprétée comme la corrélation entre les variables aléatoires continues dont la discrétisation constitue nos observations discrètes non négatives. Deux méthodes d'estimation des modèles augmentés en zéro seront présentées dans les contextes fréquentiste et bayésien basées respectivement sur le maximum de vraisemblance et l'intégration de Gauss-Hermite. Enfin, une étude de simulation permet de montrer la robustesse et les limites de notre approche.