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仿射算法研究综述
目录
TOC\o1-2\h\u28804仿射算法研究综述 1
272471仿射算法 1
210611.1仿射算法基本概念 1
271861.2非仿射算法基本操作 3
9151.3误差的传播 8
260202区间矩阵的仿射运算 9
327042.1区间矩阵的基本运算 9
204032.2仿射形式逆矩阵 9
101052.3矩阵的指数运算 12
1仿射算法
1.1仿射算法基本概念
(1)区间的另一种表达式
区间也可以用“中点和半径”来表示。假设存在一个区间,由式(2.2)到式(2.4)可以推出区间记为:
(1)
令,则区间可以表示为:
(2)仿射算法
由上一章可以得知,区间算法虽然可以求解不确定条件下的边界解,但由于其局限性,区间算法可能会提供一个太宽的边界,即求解出的最值点太保守,可能会包含一些真值永远达不到的区域。
为了克服上述过于保守的问题,对式(1)进行改进,对每一个量都分配一个新的系数,并且当两个或者两个以上的量同时出现了不确定性,就会自动地分配同样的系数。
添加一个新的噪声系数,且,则新的区间数可以表示成:
(2)
这种通过添加新的噪声系数的方式即为“仿射方式”,噪声系数代表着对于总体不确定量的独立组成。
继续以章节2.1.3的例子为基础,区间值可以用式(1)中的仿射形式表示出来:,由于,存在一定的关联,所以两个区间值具有相同的噪声符号,则区间值的仿射形式可以表示为:,则。通过仿射算法改进,消除了区间算法存在的过度估计问题。
在噪声模拟等实际环境中,可能会同时存在大量的变化对原始参数产生影响。包含各种不确定项的量的一般仿射形式可以表示为:
(3.3)
每一个表示一个不确定的独立组成,表示要素的量级。所以我们能很容易地从式(3.3)中得到的上界为,下界为。
(3)仿射算法基本操作
假设输入的仿射形式为:
,之间的操作主要可以分为仿射操作和非仿射操作。仿射操作是对输入的仿射形式进行直接操作,得到的结果不包含二次项的。比如,,和在时的仿射操作分别可以表示为:
(3.4)
而非仿射操作就是接下来所要研究的内容。
1.2非仿射算法基本操作
非仿射操作如乘法、除法、倒数、平方根等运算方式会在结果中产生二次项的,在计算过程中需要做的是将新方程转换成线性仿射形式,而转换方式是采取添加新的噪声系数来替换其计算结果中的二次项。
(1)乘法运算
假设存在两个区间的仿射形式为:和,则,相乘可以得到:
(3.5)
由结果可知,产生了新的二次项,添加一个新的噪声符号来取代新产生的二次项,可以表示为:
(3.6)
这种方法虽然也能求出所需的结果的边界,但也会引入新的误差:添加新的噪声符号跳过了它与其他符号的相关性,会出现同区间算法相同的过度估计的问题,同时计算出来的新系数也会计算出最大量级的,同样无法避免过度估计的现象。
令,则式(3.5)中的可以优化为:
(3.7)
在仿射模型中,由于任何区间结果的上界与下界都是关于中心值对称的,因此如果十分趋近区间真实的上界,到上界的距离远远小于到下界的距离,从而导致对前一个点过度估计,如图1所示。
图1仿射形式乘法的过度估计
另一个问题是在计算过程中添加了一个新的噪声符号。随着计算的复杂程度的增大,噪声符号的数目也会随之增加,反之,计算效率也就会降低。
假设存在两个受两个不确定性影响的区间,其仿射形式可以表示为:和,则他们的乘积可以表示为:
(3.8)
结果中的二次项系数用新的噪声系数替代,则,相应的上下界区间是。
然而,更精确的分析表明,二次项系数的确切范围在,因此,的真值区间应该为。由此可见,仿射近似法的相对精度为:
这与图1中过高估计的情况相对应,得到的标称值更接近真实的上限,因此在这一侧引入了误差。
(2)除法运算
除法相对于乘法更为复杂,它可以转换为一个区间乘以另一个区间的倒数的形式:
(3.9)
为了更好地反求一个实际上是非仿射操作的仿射形式,我们借鉴了“极值仿射逼近”的结论:
定理1:设为区间上定义的有界二次可微函数,并且其二阶导数在区间内不变号。令在区间内是其极值仿射逼近。
因此:
系数表示,直线的斜率只与点和有关
在端点范围内,当时,会出现最大绝对误差
独立项表示,最大绝对误差为
由定理1可知,求近似函数的问题可以转换为求拟合系数的最
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