Вэйвлетное разложение гладкого потока ненулевой высоты Выполнил : Суханов Василий Научный руководитель : Демьянович Ю. К. Рецензент : Лебединская Н. А.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
КОМПЬЮТЕРНАЯ ОБРАБОТКА ЧИСЛОВЫХ ПОТОКОВ С ПОМОЩЬЮ ВЭЙВЛЕТОВ Выполнил : Терехин Николай, 545 Научный руководитель : Демьянович Ю. К.
Advertisements

Л АБОРАТОРНАЯ РАБОТА 4 Тема: Численное дифференцирование Тема: Численное дифференцирование.
Лобанов Алексей Иванович Основы вычислительной математики Лекция 1 8 сентября 2009 года.
Учебный курс Основы вычислительной математики Лекция 1 доктор физико-математических наук, профессор Лобанов Алексей Иванович.
Л АБОРАТОРНАЯ РАБОТА 7 Тема: Решение граничных задач для обыкновенных дифференциальных уравнений Тема: Решение граничных задач для обыкновенных дифференциальных.
Л АБОРАТОРНАЯ РАБОТА 6 Тема: Численные методы решения задачи Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений.
Комплекс программ сжатия/восстановления сигналов на основе сплайн-вэйвлетов Дипломная работа студента 543 группы Ракчаева Владимира Аркадьевича Научный.
Распараллеливание построения среднеквадратических приближений сплайнами восьмого порядка аппроксимации Полуянов С.В.
Большая часть классического численного анализа основывается на приближении многочленами, так как с ними легко работать. Однако для многих целей используются.
Метод прямых в одной задачиреакция-диффузия Студентка: Фролова Ксения Владимировна Группа 1205 Руководитель: Горелов Георгий Николаевич МИНИСТЕРСТВО НАУКИ.
Об одном методе построения разностных схем для уравнений МГД в условиях сильного фонового магнитного поля и гравитационной правой части Кафедра вычислительной.
7.Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений Уравнение связывающее неизвестную функцию y(x), независимую переменную x и производные.
3. Алгоритмы приближения функций Если функция y = f(x) задана, то любому допустимому значению x сопоставляется некоторое значение y. Функция может быть.
Аппроксимация функций Понятие о приближении функций.
ИНТЕРПОЛЯЦИЯ И АППРОКСИМАЦИЯ Кафедра Информационных технологий и управляющих систем Предмет «Вычислительные методы и их применение в ЭВМ» Лекция Доцент.
УРАЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ - УПИ ИННОВАЦИОННАЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ПРОГРАММА.
ОБЫКНОВЕННЫЕ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ УРАВНЕНИЯ. Задача Коши.
Способы решения уравнений с помощью компьютера
Логические функции. Любое составное высказывание можно рассматривать как логическую функцию F (X 1, X 2, …, X n ), аргументами которой являются логические.
1 ЕГЭ 2014 Задания В 14. Задание В 14 Тип задания: Задание на исследование функции с помощью производной Характеристика задания: Задание на вычисление.
Транксрипт:

Вэйвлетное разложение гладкого потока ненулевой высоты Выполнил : Суханов Василий Научный руководитель : Демьянович Ю. К. Рецензент : Лебединская Н. А.

Постановка задачи 2 Дана функция f из C 1 [a, b] Используя значения функции и производной приблизить f на [a, b] Количество кодирующих чисел должно контролироваться пользователем

Вэйвлетный подход 3 Рассмотреть f на изначально мелкой сетке Специальным алгоритмом укрупнить сетку Выдать аппроксимацию f на крупной сетке При недостаточной точности измельчить сетку, не пересчитывая коэффициенты полностью

Сплайны эрмитова типа 4 Фиксируем φ(t) = (1, t, t 2, t 3 ) T Рассмотрим ω j, что supp ω 2j-1 [x j, x j+2 ] и supp ω 2j [x j, x j+2 ] Σ ( φ j+1 ω 2j-1 (t) + φ j+1 ω 2j (t)) = φ (t) Компоненты φ (t) приближаются точно с помощью линейных комбинаций ω j S φ (X)= {u | u = Σc j ω j } – пространство сплайнов эрмитова типа

Проекция на пространство сплайнов 5 Любую гладкую функцию можно спроектировать на пространство сплайнов Коэффициенты в разложении – производные и значения функции в узлах

Алгоритм вычисления значения аппроксимации 6 На вход подаётся аргумент функции x и коэффициенты с сеткой За O(log N) вычисляется пара узлов сетки, соседних с x За O( 1 ) вычисляется значение аппроксимации

Функции библиотеки 7 Кодирующая процедура принимает начальное количество узлов, долю сохраняемых узлов, функцию и производную, выдаёт основной поток Декодирующая процедура принимает узлы, коэффициенты, вычисляет аппроксимацию

Численный эксперимент 8 u(t)I0I0 R1R1 R2R2 R linear t 86 1,33 · · ,6 · t2t2 93 5,33 · ,2 · ,2 · t3t ,42 · ,2 · ,6 · /(1 + t 2 ) 95 2,1 · ,2 · · sin(t) 92 9 · ,2 · ,63 · sin(10t)918,8 · · ,6 · I 0 – количество узлов крупной сетки нашего алгоритма R i – погрешность алгоритма (1 – нашего, 2 – аналогичного для гладких потоков 1 высоты, 3 – кусочно - линейное на равномерной сетке )