基于模算术系数解析的稀疏插值算法

稀疏多元多项式插值是利用多项式的稀疏结构及其给定的插值点信息重构黑盒函数的一种有效策略,被广泛应用于科学和工程领域。传统的基于Prony方法的稀疏插值算法,其复杂度与多项式项数和次数相关,遇到大规模问题时由于执行多个高阶代数运算而效率较低。提出一种新的求解稀疏多元多项式插值问题的算法,核心操作是利用模算术解析单变元多项式的系数,避免了传统方法必需的高阶方程组求解、高次方程求根等。该算法设定一变元为主元,将黑盒多元多项式视为该主元的单变元多项式,通过解析主元的系数多项式在不同插值点处的函数值,进而重构这些系数多项式以恢复整个多元多项式。理论分析和数值实验表明了算法的有效性和可行性。

确定性稀疏多元多项式插值算法的分析与实现

文章介绍了经典多元多项式插值算法及Ben-Or/Tiwari算法,在Matlab及Maple环境下实现了相应算法,给出了测试用例,对两种算法的CPU运行时间进行了比较,并将Ben-Or/Tiwari算法在有限域和非有限域下进行了实现。通过实验充分证明Ben-Or/Tiwari算法可以解决较大规模的多项式插值问题,而且在有限域下该算法更为有效。