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Malmquist-Takenaka

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  1. TOOL · CL_324917 ·

    新框架实现了RKHS中的范数最优模型降阶

    研究人员开发了一个在Reproducing Kernel Hilbert Spaces (RKHSs)中进行模型降阶 (MOR) 的新框架。该框架将现有的范数最优降阶模型所需的插值条件进行了扩展，这些条件最初应用于Hardy-Hilbert空间中的有理函数。所提出的方法利用广义Malmquist-Takenaka函数在RKHSs中创建标准正交基，从而实现了对具有可微和不可微核的模型进行范数最优MOR。该方法已通过对支持向量机和深度Re…