Resumen

Construimos un nuevo método tricuadrático biparamétrico con memoria para mejorar significativamente la eficiencia computacional de su socio original, sin agregar evaluaciones funcionales. De esta manera, a través de diferentes estimaciones de parámetros de autoaceleración, hemos modificado un método existente de séptimo orden. Los parámetros han sido definidos por un polinomio interpolante de Hermite que permite el efecto de aceleración. En particular, el orden del método iterativo propuesto con memoria se ha incrementado de siete a diez. Se realiza un análisis multidimensional real de la estabilidad de este método con memoria, con el fin de estudiar su dependencia de las estimaciones iniciales. Teniendo en cuenta que generalmente los métodos iterativos con memoria son más estables que sus contrapartes libres de derivadas y los resultados obtenidos en este estudio, el comportamiento de este esquema muestra ser excelente, pero para un dominio pequeño. También se proporcionan ejemplos numéricos y comparaciones, confirmando los resultados teóricos.

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Construir; Biparamétrico; Método; Memoria; Estabilidad; Numérico
• Keywords:Construct; Biparametric; Method; Memory; Stability; Numerical