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希尔伯特空间上求积公式误差的下界

数值分析 2020-12-08 v2 数值分析

摘要

我们证明了使用给定样本点 \Xn={x1,,xn}\X_n = \{ x_1, \dots , x_n \} 的求积公式在最坏情况下的误差下界。我们主要关注最优点集 \Xn\X_n,但也证明了对于独立且均匀分布的点的集合以高概率成立的下界。作为一种工具,我们使用了 Vyb\'iral 近期关于与 Schur 乘积定理相关的某些矩阵正半定性的一项结果(及其推广)。这一新技术也适用于解析函数空间,而基于可分解核的已知方法无法应用于此类空间。

关键词

引用

@article{arxiv.2004.00274,
  title  = {Lower Bounds for the Error of Quadrature Formulas for Hilbert Spaces},
  author = {Aicke Hinrichs and David Krieg and Erich Novak and Jan Vybíral},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2004.00274},
  year   = {2020}
}