On the approximation of singular functions by series of noninteger powers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, we describe an algorithm for approximating functions of the form $f(x)=\int _{a}^{b} x^{\mu } \sigma (\mu ) \, {\text{d}} \mu $ over $[0,1]$, where $\sigma (\mu )$ is some signed Radon measure, or, more generally, of the form $f(x) = {{\langle \sigma (\mu ), x^\mu \rangle }}$, where $\sigma (\mu )$ is some distribution supported on $[a,b]$, with $0 <a < b< \infty $. One example from this class of functions is $x^{c} (\log{x})^{m}=(-1)^{m} {{\langle \delta ^{(m)}(\mu -c), x^\mu \rangle }}$, where $a\leq c \leq b$ and $m \geq 0$ is an integer. Given the desired accuracy $\varepsilon $ and the values of $a$ and $b$, our method determines a priori a collection of noninteger powers $t_{1}$, $t_{2}$, …, $t_{N}$, so that the functions are approximated by series of the form $f(x)\approx \sum _{j=1}^{N} c_{j} x^{t_{j}}$, and a set of collocation points $x_{1}$, $x_{2}$, …, $x_{N}$, such that the expansion coefficients can be found by collocating the function at these points. We prove that our method has a small uniform approximation error, which is proportional to $\varepsilon $ multiplied by some small constants, and that the number of singular powers and collocation points grows as $N=O(\log{\frac{1}{\varepsilon }})$. We demonstrate the performance of our algorithm with several numerical experiments.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle