The Sinc approximation is known to be a highly efficient approximation formula for rapidly decreasing functions. For unilateral rapidly decreasing functions, which rapidly decrease as $x\to\infty$ but does not as $x\to-\infty$, an appropriate variable transformation makes the functions rapidly decreasing. As such a variable transformation, Stenger proposed $t = \sinh(\log(\operatorname{arsinh}(\exp x)))$, which enables the Sinc approximation to achieve root-exponential convergence. Recently, another variable transformation $t = 2\sinh(\log(\log(1+\exp x)))$ was proposed, which improved the convergence rate. Furthermore, its computational error bound was provided. However, this improvement was not significant because the convergence rate remained root-exponential. To improve the convergence rate significantly, this study proposes a new transformation, $t = 2\sinh(\log(\log(1+\exp(\pi\sinh x))))$, which is categorized as the double-exponential (DE) transformation. Furthermore, this study provides its computational error bound, which shows that the proposed approximation formula can achieve almost exponential convergence. Numerical experiments that confirm the theoretical result are also provided.


翻译:Sinc逼近已知是快速递减函数的一种高效逼近公式。对于单侧快速递减函数,即当$x\\to\\infty$时快速递减但$x\\to-\\infty$时不递减的情况,适当的变量变换可使函数变为快速递减。作为此类变换,Stenger提出了$t = \\sinh(\\log(\\operatorname{arsinh}(\\exp x)))$,使得Sinc逼近能够实现根指数收敛。最近,另一种变量变换$t = 2\\sinh(\\log(\\log(1+\\exp x)))$被提出,提高了收敛速度,并给出了其计算误差界。然而,由于收敛速度仍保持根指数级,这一改进并不显著。为显著提升收敛速度,本研究提出一种新的变换$t = 2\\sinh(\\log(\\log(1+\\exp(\\pi\\sinh x))))$,该变换属于双指数(DE)变换范畴。此外,本研究提供了其计算误差界,表明所提出的逼近公式可实现几乎指数级的收敛。文中还提供了验证理论结果的数值实验。

0
下载
关闭预览

相关内容

UnHiPPO:面向不确定性的状态空间模型初始化方法
专知会员服务
11+阅读 · 2025年6月6日
【NeurIPS2022】黎曼扩散模型
专知会员服务
43+阅读 · 2022年9月15日
【ICLR2022】GNN-LM基于全局信息的图神经网络语义理解模型
NeurIPS 2021 | 寻找用于变分布泛化的隐式因果因子
专知会员服务
17+阅读 · 2021年12月7日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年7月31日
专知会员服务
34+阅读 · 2021年6月24日
专知会员服务
50+阅读 · 2021年6月2日
专知会员服务
41+阅读 · 2021年2月12日
【ICML2021】因果匹配领域泛化
专知
12+阅读 · 2021年8月12日
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
NAACL 2019 | 一种考虑缓和KL消失的简单VAE训练方法
PaperWeekly
20+阅读 · 2019年4月24日
数据分析师应该知道的16种回归技术:岭回归
数萃大数据
15+阅读 · 2018年8月11日
详解常见的损失函数
七月在线实验室
20+阅读 · 2018年7月12日
条件概率和贝叶斯公式 - 图解概率 03
遇见数学
10+阅读 · 2018年6月5日
傅里叶变换和拉普拉斯变换的物理解释及区别
算法与数学之美
11+阅读 · 2018年2月5日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29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 · 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
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
1+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
18+阅读 · 2021年3月16日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
15+阅读 · 2020年6月10日
Augmentation for small object detection
Arxiv
13+阅读 · 2019年2月19日
VIP会员
最新内容
非对称优势:美海军开发低成本反无人机技术
专知会员服务
4+阅读 · 今天4:39
《美战争部小企业创新研究(SBIR)计划》
专知会员服务
5+阅读 · 今天2:48
《军事模拟:将军事条令与目标融入AI智能体》
专知会员服务
8+阅读 · 今天2:43
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
6+阅读 · 4月24日
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
13+阅读 · 4月24日
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
9+阅读 · 4月24日
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
4+阅读 · 4月24日
相关VIP内容
UnHiPPO:面向不确定性的状态空间模型初始化方法
专知会员服务
11+阅读 · 2025年6月6日
【NeurIPS2022】黎曼扩散模型
专知会员服务
43+阅读 · 2022年9月15日
【ICLR2022】GNN-LM基于全局信息的图神经网络语义理解模型
NeurIPS 2021 | 寻找用于变分布泛化的隐式因果因子
专知会员服务
17+阅读 · 2021年12月7日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年7月31日
专知会员服务
34+阅读 · 2021年6月24日
专知会员服务
50+阅读 · 2021年6月2日
专知会员服务
41+阅读 · 2021年2月12日
相关资讯
【ICML2021】因果匹配领域泛化
专知
12+阅读 · 2021年8月12日
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
NAACL 2019 | 一种考虑缓和KL消失的简单VAE训练方法
PaperWeekly
20+阅读 · 2019年4月24日
数据分析师应该知道的16种回归技术:岭回归
数萃大数据
15+阅读 · 2018年8月11日
详解常见的损失函数
七月在线实验室
20+阅读 · 2018年7月12日
条件概率和贝叶斯公式 - 图解概率 03
遇见数学
10+阅读 · 2018年6月5日
傅里叶变换和拉普拉斯变换的物理解释及区别
算法与数学之美
11+阅读 · 2018年2月5日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29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 · 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
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
1+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