510 Mathematik
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Considering the numerical simulation of mathematical models it is necessary to have efficient methods for computing special functions. We will focus our considerations in particular on the classes of Mittag-Leffler and confluent hypergeometric functions. The PhD Thesis can be structured in three parts. In the first part, entire functions are considered. If we look at the partial sums of the Taylor series with respect to the origin we find that they typically only provide a reasonable approximation of the function in a small neighborhood of the origin. The main disadvantages of these partial sums are the cancellation errors which occur when computing in fixed precision arithmetic outside this neighborhood. Therefore, our aim is to quantify and then to reduce this cancellation effect. In the next part we consider the Mittag-Leffler and the confluent hypergeometric functions in detail. Using the method we developed in the first part, we can reduce the cancellation problems by "modifying" the functions for several parts of the complex plane. Finally, in in the last part two other approaches to compute Mittag-Leffler type and confluent hypergeometric functions are discussed. If we want to evaluate such functions on unbounded intervals or sectors in the complex plane, we have to consider methods like asymptotic expansions or continued fractions for large arguments z in modulus.
The subject of this thesis is hypercyclic, mixing, and chaotic C0-semigroups on Banach spaces. After introducing the relevant notions and giving some examples the so called hypercyclicity criterion and its relation with weak mixing is treated. Some new equivalent formulations of the criterion are given which are used to derive a very short proof of the well-known fact that a C0-semigroup is weakly mixing if and only if each of its operators is. Moreover, it is proved that under some "regularity conditions" each hypercyclic C0-semigroup is weakly mixing. Furthermore, it is shown that for a hypercyclic C0-semigroup there is always a dense set of hypercyclic vectors having infinitely differentiable trajectories. Chaotic C0-semigroups are also considered. It is proved that they are always weakly mixing and that in certain cases chaoticity is already implied by the existence of a single periodic point. Moreover, it is shown that strongly elliptic differential operators on bounded C^1-domains never generate chaotic C0-semigroups. A thorough investigation of transitivity, weak mixing, and mixing of weighted compositioin operators follows and complete characterisations of these properties are derived. These results are then used to completely characterise hypercyclicity, weak mixing, and mixing of C0-semigroups generated by first order partial differential operators. Moreover, a characterisation of chaos for these C0-semigroups is attained. All these results are achieved on spaces of p-integrable functions as well as on spaces of continuous functions and illustrated by various concrete examples.
Eine ganze Funktion φ heißt T-universell bezüglich einer gegebenen Folge b:={b_{n}\}_{n \in ℕ komplexer Zahlen mit b_{n} \to \infty$, falls eine geeignete Folge φ(z+b_{n_{k}})\}$ additiver Translationen von φ lokal gleichmäßig in ℂ gegen jede vorgegebene ganze Funktion konvergiert. Ferner nennen wir eine ganze Funktion φ, für welche eine geeignete Folge φ{(n_k)}\}$ ihrer Ableitungen lokal gleichmäßig in ℂ gegen jede vorgegebene ganze Funktion konvergiert, ableitungsuniversell. Die Existenz solcher Funktionen wurde von Birkhoff (1929) und MacLane (1952) bzw. Verallgemeinerungen ihrer Ergebnisse gesichert. In dieser Arbeit wird die Konstruktion solcher Funktionen, die zusätzlich auf jeder Geraden beschränkt sind oder Nullstellen an bestimmten vorgegebenen Punkten besitzen, studiert. Im Besonderen stellte sich hierbei heraus, dass die Menge aller bezüglich einer gegebenen Folge b - welche einer gewissen Bedingung genügt - T-universellen Funktionen, die überdies auf jeder Geraden beschränkt sind, zwar dicht, aber nicht residual im Raum aller ganzen Funktionen versehen mit der lokal-gleichmäßigen Topologie ist. Ebenso überraschend ist die Konstruktion von T-universellen Funktionen, welche eine "regelmäßige Nullstellenasymptotik" besitzen.
Es wird die Existenz einer Potenzreihe vom Konvergenzradius 1 bewiesen, so dass die mit einer zweifach unendlichen Matrix A (deren komplexe Einträge drei Bedingungen erfüllen müssen) gebildeten A -Transformierten außerhalb des (einfach zusammenhängenden) Holomorphiegebietes der Potenzreihe überkonvergieren. Das Hauptergebnis der Arbeit ist ein Satz über die Existenz einer universellen Potenzreihe vom Konvergenzradius 1, so dass deren A "Transformierte stetige Funktionen auf kompakten, holomorphe Funktionen auf offenen Mengen (in beiden Fällen liegen die Mengen im Komplement des einfach zusammenhängenden Holomorphiegebietes der Potenzreihe) approximieren und sich zusätzlich zur fast-überall-Approximation messbarer Funktionen auf messbaren Mengen (im Komplement des Holomorphiegebietes der Potenzreihe gelegen) eignen. Als wichtige Konsequenz dieses Hauptergebnisses ergibt sich für den Fall, dass das Holomorphiegebietes der Potenzreihe der Einheitskreis ist, die Existenz einer universellen trigonometrischen Reihe, so dass deren A "Transformierte auf dem Rand des Einheitskreises stetige Funktionen approximieren und zusätzlich messbare Funktionen fast-überall auf [0,2π] approximieren
The optimal control of fluid flows described by the Navier-Stokes equations requires massive computational resources, which has led researchers to develop reduced-order models, such as those derived from proper orthogonal decomposition (POD), to reduce the computational complexity of the solution process. The object of the thesis is the acceleration of such reduced-order models through the combination of POD reduced-order methods with finite element methods at various discretization levels. Special stabilization methods required for high-order solution of flow problems with dominant convection on coarse meshes lead to numerical data that is incompatible with standard POD methods for reduced-order modeling. We successfully adapt the POD method for such problems by introducing the streamline diffusion POD method (SDPOD). Using the novel SDPOD method, we experiment with multilevel recursive optimization at Reynolds numbers of Re=400 and Re=10,000.
In dieser Dissertation beschäftigen wir uns mit der konstruktiven und generischen Gewinnung universeller Funktionen. Unter einer universellen Funktion verstehen wie dabei eine solche holomorphe Funktion, die in gewissem Sinne ganze Klassen von Funktionen enthält. Die konstruktive Methode beinhaltet die explizite Konstruktion einer universellen Funktion über einen Grenzprozess, etwa als Polynomreihe. Die generische Methode definiert zunächst rein abstrakt die jeweils gewünschte Klasse von universellen Funktionen. Mithilfe des Baireschen Dichtesatzes wird dann gezeigt, dass die Klasse dieser Funktionen nicht nur nichtleer, sondern sogar G_delta und dicht in dem betrachteten Funktionenraum ist. Beide Methoden bedienen sich der Approximationssätze von Runge und von Mergelyan. Die Hauptergebnisse sind die folgenden: (1) Wir haben konstruktiv die Existenz von universellen Laurentreihen auf mehrfach zusammenhängenden Gebieten bewiesen. Zusätzlich haben wir gezeigt, dass die Menge solcher universeller Laurentreihen dicht im Raum der auf dem betrachteten Gebiet holomorphen Funktionen ist. (2) Die Existenz von universellen Faberreihen auf gewissen Gebieten wurde sowohl konstruktiv als auch generisch bewiesen. (3) Zum einen haben wir konstruktiv gezeigt, dass es so genannte ganze T-universelle Funktionen mit vorgegebenen Approximationswegen gibt. Die Approximationswege sind durch eine hinreichend variable funktionale Form vorgegeben. Die Menge solcher Funktionen ist im Raum der ganzen Funktionen eine dichte G_delta-Menge. Zum anderen haben wir generisch die Existenz von auf einem beschränkten Gebiet T-universellen Funktionen bezüglich gewisser vorgegebener Approximationswege bewiesen. Die Approximationswege sind auch hier genügend allgemein.
Die Probleme bezüglich der Existenz universeller Funktionen und die universelle Approximation von Funktionen sind von klassischer Natur und spielen eine zentrale Rolle. Folgende Untersuchungen sind Gegenstand dieser Arbeit: Universelle Funktionen, die durch Lückenreihen dargestellt werden, sog. eingeschränkte Universalitäten, mehrfache Universalitäten sowie die universelle Approximation messbarer Funktionen. In einem letzten Kapitel werden abschließend ganzzahlige Cesaro-Mittel untersucht. Hier zeigt sich, dass alle bewiesenen Ergebnisse dieser Arbeit über universelle Approximation im Komplement des abgeschlossenen Einheitskreises durch Teilsummen einer Potenzreihe vom Konvergenzradius 1 auch auf die jeweiligen ganzzahligen Cesaro-Transformierten der Teilsummen übertragbar sind.
In this thesis we focus on the development and investigation of methods for the computation of confluent hypergeometric functions. We point out the relations between these functions and parabolic boundary value problems and demonstrate applications to models of heat transfer and fluid dynamics. For the computation of confluent hypergeometric functions on compact (real or complex) intervals we consider a series expansion based on the Hadamard product of power series. It turnes out that the partial sums of this expansion are easily computable and provide a better rate of convergence in comparison to the partial sums of the Taylor series. Regarding the computational accuracy the problem of cancellation errors is reduced considerably. Another important tool for the computation of confluent hypergeometric functions are recurrence formulae. Although easy to implement, such recurrence relations are numerically unstable e.g. due to rounding errors. In order to circumvent these problems a method for computing recurrence relations in backward direction is applied. Furthermore, asymptotic expansions for large arguments in modulus are considered. From the numerical point of view the determination of the number of terms used for the approximation is a crucial point. As an application we consider initial-boundary value problems with partial differential equations of parabolic type, where we use the method of eigenfunction expansion in order to determine an explicit form of the solution. In this case the arising eigenfunctions depend directly on the geometry of the considered domain. For certain domains with some special geometry the eigenfunctions are of confluent hypergeometric type. Both a conductive heat transfer model and an application in fluid dynamics is considered. Finally, the application of several heat transfer models to certain sterilization processes in food industry is discussed.
In this thesis, we study the convergence behavior of an efficient optimization method used for the identification of parameters for underdetermined systems. The research is motivated by optimization problems arising from the estimation of parameters in neural networks as well as in option pricing models. In the first application, we are concerned with neural networks used to forecasting stock market indices. Since neural networks are able to describe extremely complex nonlinear structures they are used to improve the modelling of the nonlinear dependencies occurring in the financial markets. Applying neural networks to the forecasting of economic indicators, we are confronted with a nonlinear least squares problem of large dimension. Furthermore, in this application the number of parameters of the neural network to be determined is usually much larger than the number of patterns which are available for the determination of the unknowns. Hence, the residual function of our least squares problem is underdetermined. In option pricing, an important but usually not known parameter is the volatility of the underlying asset of the option. Assuming that the underlying asset follows a one-factor continuous diffusion model with nonconstant drift and volatility term, the value of an European call option satisfies a parabolic initial value problem with the volatility function appearing in one of the coefficients of the parabolic differential equation. Using this system equation, the estimation of the volatility function is described by a nonlinear least squares problem. Since the adaption of the volatility function is based only on a small number of observed market data these problems are naturally ill-posed. For the solution of these large-scale underdetermined nonlinear least squares problems we use a fully iterative inexact Gauss-Newton algorithm. We show how the structure of a neural network as well as that of the European call price model can be exploited using iterative methods. Moreover, we present theoretical statements for the convergence of the inexact Gauss-Newton algorithm applied to the less examined case of underdetermined nonlinear least squares problems. Finally, we present numerical results for the application of neural networks to the forecasting of stock market indices as well as for the construction of the volatility function in European option pricing models. In case of the latter application, we discretize the parabolic differential equation using a finite difference scheme and we elucidate convergence problems of the discrete scheme when the initial condition is not everywhere differentiable.