We present a novel method for calculating Pad\'e approximants that is capable of eliminating spurious poles placed at the point of development and of identifying and eliminating spurious poles created by precision limitations and/or noisy coefficients. Information contained in in the eliminated poles is assimilated producing a reduced order Pad\'e approximant (PA). While the [m+k/m] conformation produced by the algorithm is flexible, the m value of the rational approximant produced by the algorithm reported here is determined by the number of spurious poles eliminated. Spurious poles due to coefficient noise/precision limitations are identified using an evidence-based filter parameter applied to the singular values of a matrix comprised of the series coefficients. The rational function poles are found directly by solving a generalized eigenvalue problem defined by a matrix pencil. Spurious poles place at the point of development, responsible in some algorithms for degeneracy, are identified by their magnitudes. Residues are found by solving an overdetermined linear matrix equation. The method is compared with the so-called Robust Pad\'e Approximation (RPA) method and shown to be competitive on the problems studied. By eliminating spurious poles, particularly in functions with branch points, such as those encountered solving the power-flow problem, solution of these complex-valued problems is made more reliable.


翻译:我们提出了一种新型方法,用于计算pad\'e approstomants(pad\'e aproximant(PA)),该方法能够消除在发展点放置的虚假极,并查明和消除精确限制和(或)噪音系数产生的虚假极。被消除的极中所含的信息被同化,产生一个缩略顺序Pad\'e apoloximant(PA) (PA) 。虽然算法产生的[m+k/m]相符合性是灵活的,但此处所报告算法产生的理性正方程式的米值取决于被消除的假极数。由于系数噪音/精度限制而形成的纯极使用一个基于证据的过滤器参数,用于由序列系数组成的矩阵单数的单值。理性函数直接通过解决由矩阵铅笔界定的普遍偏差值问题而找到。在开发点的[m+k/m] 纯极位置,对一些对脱色性算法负责的数值根据其规模确定。通过解决一个定的线性矩阵方方方程式方程式等而发现。该方法与所谓的Brust-rust 比较具有竞争力,在研究的解决这些分中显示的平流问题,这些方法,这些方法是这些冲式的,这些冲式式式的解式的解式式式式式的解式方法。

0
下载
关闭预览

相关内容

Artificial Intelligence: Ready to Ride the Wave? BCG 28页PPT
专知会员服务
26+阅读 · 2022年2月20日
【Google】平滑对抗训练,Smooth Adversarial Training
专知会员服务
46+阅读 · 2020年7月4日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
VIP会员
相关资讯
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员