Des règles de quadrature dans les RKHSs à base de DPPs
Abstract
We study quadrature rules based on configurations of nodes that follow the distribution of a determinantal point process (DPP).
These quadrature rules are suitable for functions that belong to reproducing kernel Hilbert spaces (RKHS). We prove that the rate of convergence
depends principally on the eigenvalues of the corresponding integration operator. In particular, this work furnishes a unified analysis of numerical
integration and offers a new perspective on the use of DPPs in this field.
On étudie des règles de quadrature à base de configurations de noeuds qui suivent la distribution d'un processus ponctuel déterminantal (DPP). Ces règles de quadrature sont adaptées à des fonctions qui appartiennent à des espaces d'Hilbert à noyau reproduisant. On montre que le taux de convergence dépend principalement des valeurs propres de l'opérateur d'intégration correspondant. En particulier, ce travail fournit une analyse unifiée de l'intégration numérique et offre un nouveau regard sur l'utilisation des DPPs dans ce domaine.
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