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Construction of interpolating and orthonormal multigenerators and multiwavelets on the interval
In den letzten Jahren haben sich Wavelets zu einem hochwertigen Hilfsmittel in der angewandten
Mathematik entwickelt. Eine Waveletbasis ist im Allgemeinen ein System von
Funktionen, das durch die Skalierung, Translation und Dilatation einer endlichen Menge
von Funktionen, den sogenannten Mutterwavelets, entsteht. Wavelets wurden sehr erfolgreich
in der digitalen Signal- und Bildanalyse, z. B. zur Datenkompression verwendet.
Ein weiteres wichtiges Anwendungsfeld ist die Analyse und die numerische Behandlung
von Operatorgleichungen. Insbesondere ist es gelungen, adaptive numerische Algorithmen
basierend auf Wavelets für eine riesige Klasse von Operatorgleichungen, einschließlich
Operatoren mit negativer Ordnung, zu entwickeln. Der Erfolg der Wavelet-
Algorithmen ergibt sich als Konsequenz der folgenden Fakten:
- Gewichtete Folgennormen von Wavelet-Expansionskoeffizienten sind in einem bestimmten
Bereich (abhängig von der Regularität der Wavelets) äquivalent zu
Glättungsnormen wie Besov- oder Sobolev-Normen.
- Für eine breite Klasse von Operatoren ist ihre Darstellung in Wavelet-Koordinaten
nahezu diagonal.
- Die verschwindenden Momente von Wavelets entfernen den glatten Teil einer Funktion
und führen zu sehr effizienten Komprimierungsstrategien.
Diese Fakten können z. B. verwendet werden, um adaptive numerische Strategien mit
optimaler Konvergenzgeschwindigkeit zu konstruieren, in dem Sinne, dass diese Algorithmen
die Konvergenzordnung der besten N-Term-Approximationsschemata realisieren.
Die maßgeblichen Ergebnisse lassen sich für lineare, symmetrische, elliptische Operatorgleichungen
erzielen. Es existiert auch eine Verallgemeinerung für nichtlineare elliptische
Gleichungen. Hier verbirgt sich jedoch eine ernste Schwierigkeit: Jeder numerische Algorithmus
für diese Gleichungen erfordert die Auswertung eines nichtlinearen Funktionals,
welches auf eine Wavelet-Reihe angewendet wird. Obwohl einige sehr ausgefeilte Algorithmen
existieren, erweisen sie sich als ziemlich langsam in der Praxis. In neueren Studien
wurde gezeigt, dass dieses Problem durch sogenannte Interpolanten verbessert werden
kann. Dabei stellt sich heraus, dass die meisten bekannten Basen der Interpolanten
keine stabilen Basen in L2[a,b] bilden.
In der vorliegenden Arbeit leisten wir einen wesentlichen Beitrag zu diesem Problem
und konstruieren neue Familien von Interpolanten auf beschränkten Gebieten, die nicht
nur interpolierend, sondern auch stabil in L2[a,b] sind. Da dies mit nur einem Generator
schwer (oder vielleicht sogar unmöglich) zu erreichen ist, werden wir mit Multigeneratoren
und Multiwavelets arbeiten.In recent years, wavelets have become a very powerful tools in applied
mathematics. In general,
a wavelet basis is a system of functions that is generated by scaling, translating and dilating a
finite set of functions, the so-called mother wavelets. Wavelets have been very successfully
applied in image/signal analysis, e.g., for denoising and compression purposes. Another
important field of applications is the analysis and the numerical treatment of operator
equations. In particular, it has been possible to design adaptive numerical algorithms based on
wavelets for a huge class of operator equations including operators of negative order. The
success of wavelet algorithms is an ultimative consequence of the following facts:
- Weighted sequence norms of wavelet expansion coefficients are equivalent in a certain
range (depending on the regularity of the wavelets) to smoothness norms such as Besov
or Sobolev norms.
- For a wide class of operators their representation in wavelet coordinates is nearly
diagonal.
-The vanishing moments of wavelets remove the smooth part of a function.
These facts can,
e.g., be used to construct adaptive numerical strategies that are guaranteed to
converge with optimal order, in the sense that these algorithms realize the convergence order
of best N-term approximation schemes. The most far-reaching results have been obtained for
linear, symmetric elliptic operator equations. Generalization to nonlinear elliptic equations also
exist. However, then one is faced with a serious bottleneck: every numerical algorithm for these
equations requires the evaluation of a nonlinear functional applied to a wavelet series.
Although some very sophisticated algorithms exist, they turn out to perform quite slowly in
practice. In recent studies, it has been shown that this problem can be ameliorated by means of
so called interpolants. However, then the problem occurs that most of the known bases of
interpolants do not form stable bases in L2[a,b].
In this PhD project, we intend to provide a significant
contribution to this problem. We want to
construct new families of interpolants on domains that are not only interpolating, but also
stable in L2[a,b]or even orthogonal. Since this is hard to achieve (or maybe even impossible)
with just one generator, we worked with multigenerators and multiwavelets
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