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Gaussian curvature based tangential redistribution of points on evolving surfaces

Medľa, Matej, Mikula, Karol (2017)

Proceedings of Equadiff 14

There exist two main methods for computing a surface evolution, level-set method and Lagrangian method. Redistribution of points is a crucial element in a Lagrangian approach. In this paper we present a point redistribution that compress quads in the areas with a high Gaussian curvature. Numerical method is presented for a mean curvature flow of a surface approximated by quads.

Generació adaptativa de contorns de nivell.

Lluis Pérez Vidal, Pere Brunet Crosa (1987)

Qüestiió

La elaboración de mapas que incluyen contornos de nivel se hace a partir de un conjunto de puntos dados por sus coordenadas. Existen varias formulaciones analíticas para definir una función de interpolación. En este artículo se propone una variante de la formulación de Little que puede servir para mejorar localmente su funcionamiento. Con objeto de estudiar su rendimiento se describen las alternativas presentes con cuatro ejemplos.

Generación de un sistema bivariante con marginales dadas y estimación de su parámetro de dependencia.

Jordi Ocaña, Carles Maria Cuadras (1987)

Qüestiió

En este trabajo se proponen dos posibles estimadores del parámetro de dependencia de una familia de distribuciones bivariantes con marginales dadas y se realiza un estudio de Monte Carlo de sus respectivos sesgo y eficiencia, a fin de determinar cuál de ambos estimadores es preferible. También se propone y se estudia, de forma similar, una posible versión "Jackknife" del mejor de los dos estimadores anteriores. En este estudio se emplean técnicas de reducción de la varianza. Para poder realizar...

General approximation method for the distribution of Markov processes conditioned not to be killed

Denis Villemonais (2014)

ESAIM: Probability and Statistics

We consider a strong Markov process with killing and prove an approximation method for the distribution of the process conditioned not to be killed when it is observed. The method is based on a Fleming−Viot type particle system with rebirths, whose particles evolve as independent copies of the original strong Markov process and jump onto each others instead of being killed. Our only assumption is that the number of rebirths of the Fleming−Viot type system doesn’t explode in finite time almost surely...

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