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细分方案、网络流与线性优化

Subdivision schemes, network flows and linear optimization

Maria Charina, Geir Dahl

AI总结:

本文将多变量向量细分方案的正则性和光滑性分析与网络流理论及特殊线性优化问题联系起来,证明了最优差分掩码的存在,并提供了高效构造算法。

摘要:

我们将多变量向量细分方案的正则性和光滑性分析与网络流理论和特殊线性优化问题联系起来。这种联系使我们能够证明所谓最优差分掩码的存在,这些掩码具有统一一元和多变量细分方案正则性分析的关键性质。我们还提供了构造此类最优掩码的有效优化算法。相应最优值的整特性导致了纯分析证明的C^k-正则性。

英文摘要:

We link regularity and smoothness analysis of multivariate vector subdivision schemes with network flow theory and with special linear optimization problems. This connection allows us to prove the existence of what we call optimal difference masks that posses crucial properties unifying the regularity analysis of univariate and multivariate subdivision schemes. We also provide efficient optimization algorithms for construction of such optimal masks. Integrality of the corresponding optimal values leads to purely analytic proofs of $C^k-$regularity of subdivision.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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