2014
DOI: 10.1007/s40314-014-0132-0
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

On the new variable shape parameter strategies for radial basis functions

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
1
1
1
1

Citation Types

0
19
0
1

Year Published

2016
2016
2022
2022

Publication Types

Select...
6
2

Relationship

0
8

Authors

Journals

citations
Cited by 39 publications
(20 citation statements)
references
References 30 publications
0
19
0
1
Order By: Relevance
“…Ayrıca, sayısal yöntemin kararlılığı değerinden oldukça etkilenmektedir. Bu durum, daha önceki yapılan çalışmalarda belirtilmiştir [5,21]. Nokta sayısının artması ve değerinin azalması (fonksiyonun düz yatay çizgiye yaklaşması), matrisinin kötü koşullanmasına neden olarak Şekil 3'te görülen kararsızlıkları oluşturmaktadır.…”
Section: Poisson Problemi-1unclassified
“…Ayrıca, sayısal yöntemin kararlılığı değerinden oldukça etkilenmektedir. Bu durum, daha önceki yapılan çalışmalarda belirtilmiştir [5,21]. Nokta sayısının artması ve değerinin azalması (fonksiyonun düz yatay çizgiye yaklaşması), matrisinin kötü koşullanmasına neden olarak Şekil 3'te görülen kararsızlıkları oluşturmaktadır.…”
Section: Poisson Problemi-1unclassified
“…Using variable shape parameters also helps reduce the Runge phenomenon in RBF interpolation . The search for good strategies for variable shape parameters is ongoing . This problem is analogous to the problem of selecting smoothing parameters in nonparametric curve estimation.…”
Section: System‐free Algorithm For Solving Pdesmentioning
confidence: 99%
“…29 The search for good strategies for variable shape parameters is ongoing. 30 This problem is analogous to the problem of selecting smoothing parameters in nonparametric curve estimation. A constant smoothing parameter, which typically is the minimizer of the mean integrated squared error estimated empirically by cross-validation or obtained theoretically by considering asymptotic expressions of bias and variance, is often good enough for the estimation of smoothed curves (see, eg, other works [31][32][33][34][35][36] ), but variable smoothing parameters will do a better job when the curves to be estimated have complicated structures, see other works.…”
Section: Quasi-random Shape Parametersmentioning
confidence: 99%
“…This is despite the fact that ORBIT uses a constant value as a shape parameter regardless of the optimization problem. There are several methods to determine a good shape parameter (Hardy 1971;Franke 1982;Golbabai et al 2015). In addition, many systematic approaches have been suggested in the statistics literature, see, for example (Wahba 1990).…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%