APPROXIMATION OF TABULATED FUNCTIONS: A MULTI-CRITERIA APPROACH. PART II

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The article continues the development of a new approach to evaluate approximation parameters, in which the distance of the approximating function from the given finite set of points is estimated by a vector criterion, its components are the modules of residuals at all points. The vector criterion is used to define the distance preference ratio, and the best approximation function is considered to be nondominant with respect to this ratio. Compared to the first article of the authors (“Zhurnal Vychislitel’noi Matematiki i Matematicheskoi Fiziki”, 2022), which is devoted to parametric methods, the present article offers nonparametric methods for several preference relations, including the Pareto relation and the relation generated by the information about the equality of criteria. Computational problems are considered and the relations between the introduced approximating functions and classical ones are investigated. Calculated examples are provided.

About the authors

A. P Nelyubin

Institute for problems in mechanical engineering, Russian Academy of Sciences

Email: nelubin@gmail.com
Moscow, Russia

V. V Podinovsky

HSE University

Email: podinovski@mail.ru
Moscow, Russia

References

  1. Демидович Б.П., Марон И.А., Шувалова Э.З. Численные методы анализа. Приближение функций, дифференциальные и интегральные уравнения. М.: Наука, 1967.
  2. Нелюбин А.П., Подиновский В.В. Аппроксимация таблично заданных функций: многокритериальный подход // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2023. Т. 63. № 5. С. 717–730.
  3. Анатольев С. Непараметрическая регрессия // Квантиль. 2009. № 7. С. 37–52.
  4. NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods. http://www.itl.nist.gov/div898/handbook
  5. Малов С.В. Регрессионный анализ: теоретические основы и практические рекомендации. СПб.: Изд-во Санкт-Петербургского ун-та, 2013.
  6. Подиновский В.В., Подиновская О.В. Новые многокритериальные решающие правила в теории важности критериев // Докл. АН. 2013. Т. 451. № 1. С. 21–23.
  7. Fishburn P.C. Decision and Value Theory. New York: Wiley, 1964.
  8. Podinovski V.V. On the use of importance information in MCDA problems with criteria measured on the first ordered metric scale // J. Multi-Criteria Decision Analys. 2009. V. 15. P. 163–174.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).