Sciact
  • EN
  • RU

Formulas for numerical differentiation of functions with large gradients Научная публикация

Журнал Numerical Analysis and Applications
ISSN: 1995-4239
Вых. Данные Год: 2023, Том: 16, Номер: 1, Страницы: 14-21 Страниц : 8 DOI: 10.1134/S1995423923010020
Ключевые слова function of one variable, large gradients, special formula for numerical differentiation, error estimate.
Авторы Zadorin A.I. 1
Организации
1 Sobolev Institute of Mathematics, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, Novosibirsk, Russia

Информация о финансировании (1)

1 Омский филиал ФГБУН «Институт математики им. С.Л. Соболева СО РАН». FWNF-2022-0016

Реферат: Numerical differentiation of functions with large gradients is investigated. It is assumed that a function contains a component known up to a factor and responsible for the large gradients of the function. Application of classical formulas for calculating derivatives to such functions may lead to significant errors. Special-purpose formulas are studied for numerical differentiation on a uniform grid which are exact for a boundary layer component. Conditions are formulated under which an error estimate of a difference formula for a derivative does not depend on the gradients of the boundary layer component. In the case of an exponential boundary layer, when calculating a derivative of an arbitrarily given order error estimates that are uniform with respect to a small parameter are obtained. The results of numerical experiments are presented.
Библиографическая ссылка: Zadorin A.I.
Formulas for numerical differentiation of functions with large gradients
Numerical Analysis and Applications. 2023. V.16. N1. P.14-21. DOI: 10.1134/S1995423923010020 WOS Scopus РИНЦ OpenAlex
Оригинальная: Задорин А.И.
Формулы численного дифференцирования функций с большими градиентами
Сибирский журнал вычислительной математики. 2023. Т.26. №1. С.17-26. DOI: 10.15372/SJNM20230102 РИНЦ OpenAlex
Даты:
Поступила в редакцию: 28 сент. 2022 г.
Принята к публикации: 23 нояб. 2022 г.
Опубликована в печати: 21 мар. 2023 г.
Опубликована online: 21 мар. 2023 г.
Идентификаторы БД:
Web of science: WOS:000957143900002
Scopus: 2-s2.0-85150477483
РИНЦ: 61082812
OpenAlex: W4328094943
Цитирование в БД:
БД Цитирований
Web of science 3
OpenAlex 2
РИНЦ 2
Scopus 3
Альметрики: