Suche nach Personen

plus im Publikationsserver
plus bei Google Scholar

Bibliografische Daten exportieren
 

Kernel-independent adaptive construction of H²-matrix approximations

DOI zum Zitieren der Version auf EPub Bayreuth: https://doi.org/10.15495/EPub_UBT_00006055
URN zum Zitieren der Version auf EPub Bayreuth: urn:nbn:de:bvb:703-epub-6055-8

Titelangaben

Bauer, Maximilian ; Bebendorf, Mario ; Feist, Bernd:
Kernel-independent adaptive construction of H²-matrix approximations.
In: Numerische Mathematik. Bd. 150 (2022) Heft 1 . - S. 1-32.
ISSN 0029-599X
DOI der Verlagsversion: https://doi.org/10.1007/s00211-021-01255-y

Volltext

[thumbnail of Bauer2022_Article_Kernel-independentAdaptiveCons.pdf]
Format: PDF
Name: Bauer2022_Article_Kernel-independentAdaptiveCons.pdf
Version: Veröffentlichte Version
Verfügbar mit der Lizenz Creative Commons BY 4.0: Namensnennung
Download (2MB)

Abstract

A method for the kernel-independent construction of H²-matrix approximations to non-local operators is proposed. Special attention is paid to the adaptive construction of nested bases. As a side result, new error estimates for adaptive cross approximation~(ACA) are presented which have implications on the pivoting strategy of ACA.

Weitere Angaben

Publikationsform: Artikel in einer Zeitschrift
Keywords: non-local operators; adaptive cross approximation; H²-matrices; interpolation
Themengebiete aus DDC: 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 510 Mathematik
Institutionen der Universität: Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Wissenschaftliches Rechnen > Lehrstuhl Wissenschaftliches Rechnen - Univ.-Prof. Dr. Mario Bebendorf
Fakultäten
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Wissenschaftliches Rechnen
Sprache: Englisch
Titel an der UBT entstanden: Ja
URN: urn:nbn:de:bvb:703-epub-6055-8
Eingestellt am: 17 Mrz 2022 09:30
Letzte Änderung: 17 Mrz 2022 09:30
URI: https://epub.uni-bayreuth.de/id/eprint/6055

Downloads

Downloads pro Monat im letzten Jahr