Optimal polygonal L1 linearization and fast interpolation of nonlinear systems

Gallego Bonet, Guillermo; Berjón Díez, Daniel y García Santos, Narciso (2014). Optimal polygonal L1 linearization and fast interpolation of nonlinear systems. "IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers", v. 61 (n. 11); pp. 3225-3234. ISSN 1549-8328. https://doi.org/10.1109/TCSI.2014.2327313.

Descripción

Título: Optimal polygonal L1 linearization and fast interpolation of nonlinear systems
Autor/es:
  • Gallego Bonet, Guillermo
  • Berjón Díez, Daniel
  • García Santos, Narciso
Tipo de Documento: Artículo
Título de Revista/Publicación: IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers
Fecha: Noviembre 2014
Volumen: 61
Materias:
Palabras Clave Informales: Piecewise linearization, numerical approximation and analysis, least-first-power, optimization, function approximation, error analysis.
Escuela: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
Grupo Investigación UPM: Tratamiento de Imágenes GTI
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

The analysis of complex nonlinear systems is often carried out using simpler piecewise linear representations of them. A principled and practical technique is proposed to linearize and evaluate arbitrary continuous nonlinear functions using polygonal (continuous piecewise linear) models under the L1 norm. A thorough error analysis is developed to guide an optimal design of two kinds of polygonal approximations in the asymptotic case of a large budget of evaluation subintervals N. The method allows the user to obtain the level of linearization (N) for a target approximation error and vice versa. It is suitable for, but not limited to, an efficient implementation in modern Graphics Processing Units (GPUs), allowing real-time performance of computationally demanding applications. The quality and efficiency of the technique has been measured in detail on two nonlinear functions that are widely used in many areas of scientific computing and are expensive to evaluate.

Más información

ID de Registro: 25643
Identificador DC: http://oa.upm.es/25643/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:25643
Identificador DOI: 10.1109/TCSI.2014.2327313
Depositado por: Dr Guillermo Gallego Bonet
Depositado el: 29 Abr 2014 06:31
Ultima Modificación: 29 May 2015 10:52
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