Universiẗat, Diss., 2001--Heidelberg.

This dissertation investigates the application of multivariate Chebyshev polynomials in the algebraic signal processing theory for the development of FFT-like algorithms for discrete cosine transforms on weight lattices of compact Lie groups. After an introduction of the algebraic signal processing theory, a multivariate Gauss-Jacobi procedure for the development of orthogonal transforms is proven. Two theorems on fast algorithms in algebraic signal processing, one based on a decomposition property of certain polynomials and the other based on induced modules, are proven as multivariate generalizations of prior theorems. The definition of multivariate Chebyshev polynomials based on the theory of root systems is recalled. It is shown how to use these polynomials to define discrete cosine transforms on weight lattices of compact Lie groups. Furthermore it is shown how to develop FFT-like algorithms for these transforms. Then the theory of matrix-valued, multivariate Chebyshev polynomials is developed based on prior ideas. Under an existence assumption a formula for generating functions of these matrix-valued Chebyshev polynomials is deduced. / Diese Dissertation beschäftigt sich mit der Anwendung multivariater Tschebyschow-Polynome in der algebraischen Signalverarbeitungstheorie im Hinblick auf die Entwicklung FFT-artiger Algorithmen für diskrete Kosinus-Transformationen auf Gewichts-Gittern kompakter Lie-Gruppen. Nach einer Einführung in die algebraische Signalverarbeitungstheorie wird eine multivariate Gauss-Jacobi Prozedur für die Entwicklung orthogonaler Transformationen bewiesen. Zwei Theoreme über schnelle Algorithmen in der algebraischen Signalverarbeitung, eines basierend auf einer Dekompositionseigenschaft gewisser Polynome, das andere basierend auf induzierten Moduln, werden als multivariate Verallgemeinerungen vorgängiger Theoreme bewiesen. Die Definition multivariater Tschebyschow-Polynome basierend auf der Theorie der Wurzelsysteme wird vergegenwärtigt. Es wird gezeigt, wie man diese Polynome nutzen kann um diskrete Kosinustransformationen auf den Gewichts-Gittern kompakter Lie-Gruppen zu definieren. Des Weiteren wird gezeigt, wie man FFT-artige Algorithmen für diese Transformationen entwickeln kann. Sodann wird die Theorie Matrix-wertiger, multivariater Tschebyschow-Polynome basierend auf vorgängigen Ideen entwickelt. Unter einer Existenz-Annahme wird eine Formel für die erzeugenden Funktionen dieser Matrix-wertigen Tschebyschow-Polynome hergeleitet

We describe a fast method for the evaluation of an arbitrary high-dimensional multivariate algebraic polynomial in Chebyshev form at the nodes of an arbitrary rank-1 Chebyshev lattice. Our main focus is on conditions on rank-1 Chebyshev lattices allowing for the exact reconstruction of such polynomials from samples along such lattices and we present an algorithm for constructing suitable rank-1 Chebyshev lattices based on a component-by-component approach. Moreover, we give a method for the fast, exact and stable reconstruction.

We present an $hp$-adaptive strategy that is based on estimating the decay of the expansion coefficients when a function is expanded in $L^2$-orthogonal polynomails on a triangle or a tetrahedron. This method is justified by showing that the decay of the coefficients is exponential if and only if the function is analytic. Numerical examples illustrate the performance of this approach, and we compare it with two other $hp$-adaptive strategies.

Nous nous plaçons dans le cadre de l'anneau des polynômes sur un corps fini. Si P est un polynôme de degré au moins 1, tout polynôme Q se décompose de manière unique sous la forme d'une combinaison linéaire de puissances de P, dont les coefficients sont des polynômes dont le degré est strictement inférieur à celui de P. À une telle décomposition, nous associons un mot que nous appelons la P-représentation du polynôme Q. Un ensemble de polynômes est alors qualifié de P-reconnaissable si il existe un automate fini déterministe qui accepte l'ensemble des P-représentations de ses éléments.<BR><BR> Dans cette thèse, nous montrons que les ensembles P-reconnaissables sont exactement ceux qui sont définissables par une formule du premier ordre dans une certaine structure S(P) basée sur un prédicat dépendant du polynôme P. Nous donnons aussi une caractérisation des ensembles P-reconnaissables en terme de suites P-automatiques. Nous apportons également une réponse partielle à la question de savoir quels sont les ensembles reconnaissables simultanément dans toutes les bases de degré au moins 1. Finalement, nous montrons que si P et Q sont deux polynômes de degré au moins 1 et multiplicativement indépendants, alors la multiplication est définissable dans la réunion des structures S(P) et S(Q).

The discretization of the stationary diffusion equation with random parameters by the Stochastic Finite Element Method requires the solution of a highly structured but very large linear system of equations. Depending on the stochastic properties of the diffusion coefficient together with the stochastic discretization we consider three solver cases. If the diffusion coefficient is given by a stochastically linear expansion, e.g. a truncated Karhunen-Loeve expansion, and tensor product polynomial stochastic shape functions are employed, the Galerkin matrix can be transformed to a block-diagonal matrix. For the solution of the resulting sequence of linear systems we study Krylov subspace recycling methods whose success depends on the ordering and grouping of the linear systems as well as the preconditioner. If we use complete polynomials for the stochastic discretization instead, we show that decoupling of the Galerkin matrix with respect to the stochastic degrees of freedom is impossible. For a stochastically nonlinear diffusion coefficient, e.g. a lognormal random field, together with complete polynomials serving as stochastic shape functions, we introduce and test the performance of a new Kronecker product preconditioner, which is not exclusively based on the mean value of the diffusion coefficient.

Am Beispiel verschiedener Strömungstypen wird die Stabilität von Strömungen unter Einfluß eines Temperaturfeldes untersucht. Eine reguläre Störungs- rechnung wird durchgeführt, um die Effekte temperatur- abhängiger Stoffwerte systematisch und allgemein- gültig erfassen zu können. Die Ergebnisse werden in Form asymptotischer Reihen für die kritischen Kenn- zahlen der jeweiligen Probleme angegeben. Sowohl die Orr-Sommerfeld-Gleichungen als auch die PSE-Gleichungen, jeweils mit variablen Stoffwerten, kommen bei der Untersuchung von Grenzschicht- strömungen zum Einsatz. Von besonderem Interesse sind hier die Unterschiede in den Lösungen beider mathematischer Modelle bezüglich der Effekte variabler Stoffwerte. Es zeigt sich, dass die Differenzen in den Lösungen beider Theorien für den Fall konstanter und für den Fall variabler Stoffwerte gleich groß sind. Für die Grenzschichtströmung bei natürlicher Kon- vektion an einer beheizten vertikalen Wand werden die vollständigen PSE-Gleichungen gelöst. Hier zeigen sich starke Abweichungen zur lokalen paral- lelen Theorie (Orr--Sommerfeld--Gleichungen).

The discretization of the stationary diffusion equation with random parameters by the Stochastic Finite Element Method requires the solution of a highly structured but very large linear system of equations. Depending on the stochastic properties of the diffusion coefficient together with the stochastic discretization we consider three solver cases. If the diffusion coefficient is given by a stochastically linear expansion, e.g. a truncated Karhunen-Loeve expansion, and tensor product polynomial stochastic shape functions are employed, the Galerkin matrix can be transformed to a block-diagonal matrix. For the solution of the resulting sequence of linear systems we study Krylov subspace recycling methods whose success depends on the ordering and grouping of the linear systems as well as the preconditioner. If we use complete polynomials for the stochastic discretization instead, we show that decoupling of the Galerkin matrix with respect to the stochastic degrees of freedom is impossible. For a stochastically nonlinear diffusion coefficient, e.g. a lognormal random field, together with complete polynomials serving as stochastic shape functions, we introduce and test the performance of a new Kronecker product preconditioner, which is not exclusively based on the mean value of the diffusion coefficient.

We describe a fast method for the evaluation of an arbitrary high-dimensional multivariate algebraic polynomial in Chebyshev form at the nodes of an arbitrary rank-1 Chebyshev lattice. Our main focus is on conditions on rank-1 Chebyshev lattices allowing for the exact reconstruction of such polynomials from samples along such lattices and we present an algorithm for constructing suitable rank-1 Chebyshev lattices based on a component-by-component approach. Moreover, we give a method for the fast, exact and stable reconstruction.

Markov-type inequalities provide upper bounds on the norm of the (higher order) derivative of an algebraic polynomial in terms of the norm of the polynomial itself. The present thesis considers the cases in which the norms are of the Laguerre, Gegenbauer, or Hermite type, with respective weights chosen differently on both sides of the inequality. An answer is given to the question on the best constant so that such an inequality is valid for every polynomial of degree at most n. The demanded best constant turns out to be the operator norm of the differential operator. The latter conicides with the tractable spectral norm of its matrix representation in an appropriate set of orthonormal bases. The methods to determine these norms vary tremendously, depending on the difference of the parameters accompanying the weights. Up to a very small gap in the parameter range, asymptotics for the best constant in each of the aforementioned cases are given. / Markovungleichungen liefern obere Schranken an die Norm einer (höheren) Ableitung eines algebraischen Polynoms in Bezug auf die Norm des Polynoms selbst. Diese vorliegende Arbeit betrachtet den Fall, dass die Normen vom Laguerre-, Gegenbauer- oder Hermitetyp sind, wobei die entsprechenden Gewichte auf beiden Seiten unterschiedlich gewählt werden. Es wird die kleinste Konstante bestimmt, sodass diese Ungleichung für jedes Polynom vom Grad höchstens n erfüllt ist. Die gesuchte kleinste Konstante kann als die Operatornorm des Differentialoperators dargestellt werden. Diese fällt aber mit der Spektralnorm der Matrixdarstellung in einem Paar geeignet gewählter Orthonormalbasen zusammen und kann daher gut behandelt werden. Zur Abschätzung dieser Normen kommen verschiedene Methoden zum Einsatz, die durch die Differenz der in den Gewichten auftretenden Parameter bestimmt werden. Bis auch eine kleine Lücke im Parameterbereich wird das asymptotische Verhalten der kleinsten Konstanten in jedem der betrachteten Fälle ermittelt.