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由于差异权重的计算是可并行的,当使用核数更多的机器时,性能优势应该更大。在RBF-FD近似中,使用PHSs作为RBF,再加上多项式,由于没有形状参数,因此无需麻烦。PHS控制模板的稳定,因为近似中的增广多项式的阶数表示方法的形式阶数。尽管所使用的平滑变密度节点布局算法仅适用于二维域,但最近的一些工作已经完成,以找到更稳健、更有效的方法来构建更高维度的自适应平滑节点布局【38】。高效生成高维节点布局的研究有望显著改善高维RBF-FD方法的性能,并提高这些方法在不同金融应用中的竞争力。感谢作者感谢Natasha Flyer就这个主题进行了精彩的讨论,并分享了生成节点布局的代码。此外,感谢Lina von Sydow对结果的持续建设性反馈以及对手稿的校对。参考文献[1]Bayona,V.、Flyer,N.、Fornberg,B.和Barnett,G.A.关于RBF–FD近似中多项式的作用:II。椭圆偏微分方程的数值解。《计算物理杂志》332(2017),257–273。[2] Bentl ey,J.L.《用于关联搜索的多维二进制搜索树》。ACM通信18、9(197 5)、509–517。[3] Black,F.和Scholes,M.《期权定价与公司责任》。J、 政治。经济。81 (1973), 637–654.[4] Davydov,O.,和Oanh,D.T.。泊松方程的自适应无网格中心和RBF模板。计算物理杂志230,2(2011),287–304。[5] Du pire,B.等人。
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