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Numerische Methoden Der Approximation Und Semi-Infiniten Optimierung

Numerische Methoden Der Approximation Und Semi-Infiniten Optimierung

Hettich, Rainer
Zencke, Peter

Paperback

Series: Teubner Studienbücher Mechanik

Technology & Engineering

ISBN10: 3519020637
ISBN13: 9783519020639
Publisher: Springer Nature
Published: Mar 1 1982
Pages: 233
Weight: 0.61
Height: 0.50 Width: 5.50 Depth: 8.50
Language: German
Zur Theorie der Chebyshev-Approximation stetiger Funktionen gibt es eine Reihe ausgezeichneter Lehrbücher. Behandelt werden dort vor allem Probleme, die in Verallgemeinerung des klassischen Pro- blems der Approximation durch Polynome eine spezielle Vorausset- zung - die sog. Haar-Bedingung - in irgendeiner Form erfüllen, was eine ganze Reihe angenehmer Konsequenzen hat hinsichtlich der Cha- rakterisierung und der Eindeutigkeit der Lösungen. Dies setzt sich fort in den numerischen Verfahren zur Berechnung bester Approxima- tionen, die, wie etwa die bekannten Remes-Verfahren, auf diese speziellen Probleme zugeschnitten sind und bei nicht erfüllter Haar-Bedingung entweder völlig versagen oder nicht mehr effizient sind. Auf der anderen Seite führt eine ganze Reihe wichtiger An- wendungen auf Probleme, die für die Haar-Bedingung nicht erfüllt ist; sei es, da Funktionen in mehreren Variablen zu approximieren sind, was die Haar-Bedingung grundsätzlich ausschlie t, oder da man wie bei der Behandlung gewisser Randwertprobleme in der Wahl der Ansatzfunktionen nicht frei ist, oder da die approximierenden Funktionen noch zusätzliche Nebenbedingungen erfüllen sollen. Das hauptsächliche Anliegen dieses Buches ist es, diese Lücke zu schlie en und eine Palette derzeit verfügbarer Methoden darzustel- len, die unter praxisnäheren Voraussetzungen arbeiten. Hierzu bie- tet es sich an, das Approximationsproblem als Optimierungsaufgabe zu formulieren und zu behandeln, da einerseits bei Wegfall der Haar-Bedingung das Chebyshev-Approximationsproblem kaum mehr Struktur als allgemeine Optimierungsprobleme aufweist, und ander- erseits auf diese Art die weit entwickelten, leistungsfähigen Me- thoden der Optimierung für die Approximation nutzbar werden.

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