多维细分算法在仿射空间中的收敛性质  

Multivariate Convergent Subdivision Schemes in the Affine Space

作　　者：谢华勇 程丽 XIE Huayong;CHENG Li(Faculty of Preschool Teacher Education,Lishui University,Songyang 323400,Zhejiang;Faculty of Vocational and Technical,Lishui University,Lishui 323000,Zhejiang)

机构地区：[1]丽水学院幼儿师范学院,浙江松阳323400 [2]丽水学院职业技术学院,浙江丽水323000

出　　处：《丽水学院学报》2021年第2期1-5,共5页Journal of Lishui University

基　　金：国家自然科学基金资助项目“多维细分算法收敛的快速计算准则”(11701246)。

摘　　要：多维细分算法的收敛性依赖于其面具支撑中点的位置关系。本文研究了在仿射空间中收敛的多维细分算法的面具支撑中点的位置关系,并给出了由有限非负面具所生成的细分算法收敛的必要条件。The convergence of the multivariate subdivision scheme with a nonnegative mask relies on the location of its support of the mask.In this paper we study the positions of the points in the support and present the necessary condition on the convergent subdivision scheme with a finite nonnegative mask in the affine space.

关 键 词：收敛 仿射空间 非负面具 细分算法 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]