两类推广的渐近迭代逼近

在计算机辅助设计领域里,曲线或曲面的渐近迭代逼近(Pro-gressive iterative approximation,PIA)性质在插值与拟合问题中有着广泛的应用,以前的文献对这一性质的讨论主要局限在标准全正基的情形.对于一般的非标准全正基,本文指出,其在适当的参数下也有可能同样具有这一优良的性质,并给出了相应的实例,从而拓宽了渐近迭代逼近的适用范围.与此同时,还讨论了权因子各不相同时,带权渐近迭代逼近的收敛性,使得迭代逼近曲线对不同的控制顶点,具有不同的加速收敛速度.

张量积型Said-Ball曲面的预处理渐近迭代逼近法

为加快张量积型Said-Ball曲面渐近迭代逼近法的收敛速度,探讨了张量积型Said-Ball曲面渐近迭代逼近法的预处理技术。首先利用对角补偿约化技术构造了预处理子,然后结合矩阵Kronecker积性质,采取预处理渐近迭代逼近法求解张量积型Said-Ball曲面。为进一步降低计算量并提高算法的稳定性,利用广义极小残差法求解预处理方程,得到预处理渐近迭代逼近法的非精确求解方法。分析了预处理渐近迭代逼近法及非精确求解方法的收敛性。最后用数值实例说明预处理子能大大减小迭代矩阵的谱半径,令预处理技术及其非精确求解方法的计算效率明显提高。此外,由于对角补偿预处理子能改善配置矩阵的谱分布,因此也可用于对广义极小残差法的预处理,以改善其收敛性。

三角域上Said-Ball基的推广渐近迭代逼近

目的如果一组基函数是规范全正(NTP)的,并且对应的配置矩阵是非奇异的,那么由它所生成的参数曲线或张量积曲面具有渐近迭代逼近(PIA)性质。为了进一步推广渐近迭代逼近性质的适用范围,提出对于一组基函数,如果其对应的配置矩阵不是全正的,那么该基函数也可能具有渐近迭代逼近性质。方法提出的定理以基函数具有渐近迭代逼近性质时其对应的配置矩阵所需满足的条件作为理论基础,建立了配置矩阵为严格对角占优或者广义严格对角占优矩阵与基函数具有渐近迭代逼近性质之间的联系。结果配置矩阵为严格对角占优或者广义严格对角占优矩阵,则相应的三角曲面具有PIA性质或带权PIA性质,即广义PIA性质。数值实验验证了上述理论,并细致地分析了三角域上的低次Said-Ball基,指出了它们具有相应的广义PIA性质。结论本文将渐近迭代逼近的适用范围推广到三角域上的一般混合基函数。类似三角域上Said-Ball基,本文算法亦可用于研究三角域上的其他各类广义Ball基的PIA性质。