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Wir betrachten eine Methode zur effizienten numerischen Loesung einiger li- nearer Operatorgleichungen, dies koennen sowohl Integral-, als auch Differen- tialoperatoren sein. Zu diesem Zweck schlagen wir eine Wavelet-oder Multi- skalendarstellung vor. Wir zeigen, dass unter gewissen Voraussetzungen an die Basen und die Operatoren die auftretenden Matrizen gleichmassig konditio- niert und numerisch dunn besetzt sind. Wir zeigen, dass man diese Matrizen durch clunn besetzte ersetzen kann, um damit das entstehende Gleichungssy- stem mit optimalem Aufwand O(N) oder zumindest fastoptimalen Aufwand 0( N log N) zu loesen, ohne die bestmoegliche Konvergenzrate des zugrunde- liegenden Verfahrens, in der Regel Galerkin-oder Kollokationsverfahren, zu verletzen. Chemnitz, im Januar 1998 R. Schneider Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 7 1.1 Einleitung … … … … … … … … … … … 7 1.2 Ziele … … … … … … … … … … … … 9 1.3 Beispiele von Problemen die zu grossen voll besetzten Matrizen fuhren 11 1.4 Phasenraumlokalisierung und Multiresolutionsanalyse 13 1.5 Inhaltsubersicht … … … … … … … 17 2 Grundlegende Definitionen 21 3 Pseudodifferentialoperatoren auf glatten Mannigfaltigkeiten 25 4 Einige praktische Beispiele 35 4.1 Operatoren der Ordnung Null … … … … … … . 35 … . . 4.2 Stark Elliptische Randintegralgleichungen der Ordnung Null … … 36 . 4.3 Operatoren beliebiger Ordnung r: j; 0 und Integralgleichungen erster Art 44 5 Multiskalenbasen 53 5.1 Ziele ….. . 53 .5.2 Multiskalen-Transformationen …… . 62 5.3 Multiskalenbasen auf periodischem Gitter . 80 .5.4 Lokale Konstruktion fur Mannigfaltigkeiten. 81 5.4.1 Multiwavelets ………… . 81 5.4.2 Multiskalenraume stetiger Funktionen . 89 5.5 Momentenbedingung … . . 94 5.6 Beispiele ……….. . 97 5. 7 Der Unterteilungsalgorithmus 101 5.8 Interpolationsbasen ….. . 109 6 Approximationsverhalten und Normcharakterisierung 113 6.1 Approximation und Regularitat ..
