The complexity of the solutions of a differential equation of the form $y''(t) + \omega^2 q(t) y(t) =0$ depends not only on that of the coefficient $q$, but also on the magnitude of the parameter $\omega$. In the most widely-studied case, when $q$ is positive, the solutions of equations of this type oscillate at a frequency that increases linearly with $\omega$ and standard ODE solvers require $\mathcal{O}\left(\omega\right)$ time to calculate them. It is well known, though, that phase function methods can be used to solve such equations numerically in time independent of $\omega$. Unfortunately, the running time of these methods increases with $\omega$ when they are applied in the commonly-occurring case in when $q$ has zeros in the solution domain (i.e., when the differential equation has turning points). Here, we introduce a generalized phase function method adapted to equations with simple turning points. More explicitly, we show the existence of slowly-varying ``Airy phase functions'' which represent the solutions of such equations at a cost which is independent of $\omega$ and describe a numerical method for calculating these Airy phase functions in time independent of $\omega$. Using our method, initial or boundary value problems for a large class of second order linear ordinary differential equations with turning points whose coefficients depend on a parameter $\omega$ can be solved in time independent of $\omega$. We also give the results of numerical experiments conducted to demonstrate the properties of our method, including one in which we used our algorithm to rapidly calculate associated Legendre functions of a wide range of orders and degrees.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
150+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
33+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
31+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
160+阅读 · 2019年10月12日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31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
0+阅读 · 2014年12月31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
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
12+阅读 · 2023年5月22日
Arxiv
16+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月4日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Arxiv
11+阅读 · 2021年2月17日
Adaptive Synthetic Characters for Military Training
Arxiv
49+阅读 · 2021年1月6日
Arxiv
38+阅读 · 2020年12月2日
Exploring Visual Relationship for Image Captioning
Arxiv
15+阅读 · 2018年9月19日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
VIP会员
相关资讯
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Arxiv
12+阅读 · 2023年5月22日
Arxiv
16+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月4日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Arxiv
11+阅读 · 2021年2月17日
Adaptive Synthetic Characters for Military Training
Arxiv
49+阅读 · 2021年1月6日
Arxiv
38+阅读 · 2020年12月2日
Exploring Visual Relationship for Image Captioning
Arxiv
15+阅读 · 2018年9月19日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31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
0+阅读 · 2014年12月31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
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员