The complete elliptic integral of the first kind (CEI-1) plays in a significant role in mathematics, physics and engineering. There is no simple formula for its computation, thus numerical algorithms are essential for coping with practical problems involved. The commercial implementations for the numerical solutions, such as the functions ellipticK and EllipticK provided by MATLAB and Mathematica respectively, are based on $\mathcal{K}_{\mathrm{cs}}(m)$ instead of the usual form $K(k)$ such that $m = k^2$ and $\mathcal{K}_{\mathrm{cs}}(k^2) = K(k)$. It is necessary to develop open source implementations for the computation of the CEI-1 in order to avoid potential risks of using commercial software and possible limitations due to the unknown factors. In this paper, the infinite series method, arithmetic-geometric mean (AGM) method, Gauss-Chebyshev method and Gauss-Legendre methods are discussed in details with a top-down strategy. The four key algorithms for computing CEI-1 are designed, verified, validated and tested, which can be utilized in R\& D and be reused properly. Numerical results show that our open source implementations based on $K(k)$ are equivalent to the commercial implementation based on $\mathcal{K}_{\mathrm{cs}}(m)$. The general algorithms for computing orthogonal polynomials developed are significant byproducts in the sense of STEM education and scientific computation.


翻译:第一类完全椭圆积分(CEI-1)在数学、物理学和工程学中扮演着重要角色。由于其计算缺乏简单公式,数值算法对于处理相关实际问题至关重要。商用数值解的实现(如MATLAB和Mathematica分别提供的ellipticK和EllipticK函数)基于$\mathcal{K}_{\mathrm{cs}}(m)$而非通常形式$K(k)$,其中$m = k^2$且$\mathcal{K}_{\mathrm{cs}}(k^2) = K(k)$。为规避使用商业软件的潜在风险及未知因素可能带来的限制,有必要开发CEI-1计算的开源实现。本文采用自顶向下的策略,详细讨论了无穷级数法、算术几何平均法、高斯-切比雪夫法和高斯-勒让德法。我们设计、验证、确认并测试了四种计算CEI-1的关键算法,这些算法可运用于研发并得到合理复用。数值结果表明,基于$K(k)$的开源实现与基于$\mathcal{K}_{\mathrm{cs}}(m)$的商用实现在结果上等价。所开发的正交多项式通用算法在STEM教育与科学计算方面具有重要的衍生价值。

0
下载
关闭预览

相关内容

Integration:Integration, the VLSI Journal。 Explanation:集成,VLSI杂志。 Publisher:Elsevier。 SIT:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/integration/
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+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
3+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
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
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年6月18日
VIP会员
最新内容
美空军新型反无人机部队初探
专知会员服务
3+阅读 · 今天5:45
《防空交战流程的概率建模研究》
专知会员服务
6+阅读 · 今天5:04
ICML 2026 教程 | 数值优化理论还重要吗?
专知会员服务
4+阅读 · 7月26日
ICM 2026 | 陶哲轩:人工智能时代的数学
专知会员服务
7+阅读 · 7月26日
《反无人机交战场景下的战斗归零研究》
专知会员服务
7+阅读 · 7月26日
博士论文 | 用代码结构感知方法推进代码大模型
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+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
3+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
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
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员