Вычисление с минимальной погрешностью n-й производной по данным измерения функции
- Авторы: Кочуров А.С.1,2, Демидов А.С.1,3,4
 - 
							Учреждения: 
							
- МГУ
 - МЦФПМ-МГУ
 - МФТИ
 - РУДН
 
 - Выпуск: Том 63, № 9 (2023)
 - Страницы: 1428-1437
 - Раздел: ОБЩИЕ ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ
 - URL: https://vietnamjournal.ru/0044-4669/article/view/664978
 - DOI: https://doi.org/10.31857/S0044466923090077
 - EDN: https://elibrary.ru/XMHVDC
 - ID: 664978
 
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Предложено решение вопроса, возникающего во всех задачах, где по экспериментальным дискретным данным априори гладкой функции требуется приближенно вычислить ее производные. Вся проблема сводится к поиску “оптимального” шага разностной аппроксимации. Эту проблему исследовали многие математики. Оказалось, что для выбора “оптимального” шага аппроксимации производной \(k\)-го порядка надо знать как можно более точную оценку модуля производной порядка \(k + 1\). Предложенный в статье алгоритм, дающий такую оценку, применен к задаче о концентрации тромбина, который определяет динамику свертываемости крови. Эта динамика представлена графиками и дает интересующий биофизиков ответ о концентрации тромбина. Библ. 8. Фиг. 7.
Об авторах
А. С. Кочуров
МГУ; МЦФПМ-МГУ
														Email: kchrvas@yandex.ru
				                					                																			                												                								Россия, 119234, Москва, ул. Колмогорова, 1; Россия, 119991, Москва						
А. С. Демидов
МГУ; МФТИ; РУДН
							Автор, ответственный за переписку.
							Email: demidov.alexandre@gmail.com
				                					                																			                												                								Россия, 119234, Москва, ул. Колмогорова, 1; Россия, 123098, Москва, ул. Максимова, 4; Россия, 115419, Москва, ул. Орджоникидзе, 3						
Список литературы
- Dunster J.L., Gibbins J.M., Panteleev M.A., Volpert V. Modeling thrombosis in silico: Frontiers, challenges, unresolved problems and milestones // Physics of Life Reviews. 2018. Vol. 26–27. P. 57–95. https://doi.org/10.1016/j.plrev.2018.02.005
 - Panteleev M.A., Dashkevich N.M., Ataullakhanov F.I. Hemostasis and thrombosis beyond biochemistry: roles of geometry, flow and diffusion // Thrombosis Research. 2015. Vol. 136. No 4. P. 699–711. Epub 2015 Jul 29. Review. PubMed PMID: 26278966.https://doi.org/10.1016/j.thromres.2015.07.025
 - Атауллаханов Ф.И., Лобанова Е.С., Морозова О.Л., Шноль Э.Э., Ермакова Е.А., Бутылин А.А., Заикин А.Н. Сложные режимы распространения возбуждения и самоорганизация в модели свертывания крови // Успехи физ. наук. 2007. Т. 177. № 1. С. 87–104.
 - Арестов В.В., Акопян Р.Р. Задача Стечкина о наилучшем приближении неограниченного оператора ограниченными и родственные ей задачи // Тр. Ин-та матем. и механ. УрО РАН. 2020. Т. 26. № 4. С. 7‒31.
 - Стечкин С.Б. Неравенства между нормами производных произвольной функции // Acta scient. math. 1965. Vol. 26. № 3–4. P. 225–230.
 - Арестов В.В. О наилучшем приближении операторов дифференцирования // Матем. заметки. 1967. Т. 1. № 2. С. 149–154.
 - Буслаев А.П. О приближении оператора дифференцирования // Матем. заметки. 1981. Т. 29. № 5. С. 372–378.
 - Бабенко К.И. Основы численного анализа. Москва-Ижевск: НИЦ “Регулярная и хаотическая динамика”, 2002. С. 3–847.
 
Дополнительные файлы
				
			
						
						
						
					
						
									










