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arXiv 2309.09710math.NAcs.NA
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关于二元函数混合导数方法优化的研究

About optimization of methods for mixed derivatives of bivariate functions

Y. V. Semenova, S. G. Solodky

AI总结:

本文研究有限光滑性二元函数高阶混合导数的最优恢复问题,基于截断方法构造了在精度和Galerkin信息量上均阶最优的数值微分算法。

摘要:

研究了具有有限光滑性的二元函数高阶混合导数的最优恢复问题。基于截断方法,构造了一种数值微分算法,该算法在精度和所涉及的Galerkin信息量两方面均达到阶最优。

英文摘要:

The problem of optimal recovering high-order mixed derivatives of bivariate functions with finite smoothness is studied. On the basis of the truncation method, an algorithm for numerical differentiation is constructed, which is order-optimal both in the sense of accuracy and in terms of the amount of involved Galerkin information.

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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