Función de base radial

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Una función de base radial (o radial basis functions, RBF en inglés) es una función real cuyo valor depende sólo de la distancia del origen, de forma tal que ϕ(r)=Φ(𝐱), o de forma alternativa de la distancia a algún centro 𝐱k, tal que ϕ(r)=Φk(𝐱)=Φ(𝐱𝐱k). Cualquier función que satisfaga ϕ(r)=Φ(𝐱) se le conoce como función radial. La norma vectorial usada es frecuentemente la norma euclidiana.

Definición

Una función Φ:s es llamada radial ya que existe una función univariada ϕ:[0,) tal que

Φ(𝐱)=ϕ(r)

donde r=𝐱, y es alguna norma sobre s, usualmente la norma euclidiana.

Esta definición nos dice que, para una función de base radial Φ y el par de puntos 𝐱1,𝐱2s, vale decir 𝐱1=𝐱2, implica que Φ(𝐱1)=Φ(𝐱2), es decir, el valor de la función de base radial es constante para puntos a la misma distancia del origen o del centro fijo elegido, por lo que Φ es radialmente simétrica respecto de su centro.

Tipos

Los tipos más frecuentes de funciones de base radial se listan a continuación, considerando r=𝐱𝐱k

  • Función de distancia:
ϕ(r)=r. Es una función que ejemplifica lo más simple de las RBF, su matriz asociada es la matriz de distancia euclidiana, sus entradas son de la forma Aj,k=𝐱j𝐱k.
  • Función gaussiana:
ϕ(r)=e(εr)2
  • Función multicuadrática:
ϕ(r)=1+(εr)2
  • Función multicuadrática inversa:
ϕ(r)=11+(εr)2
  • Función Spline poliarmónico:
ϕ(r)=rk,k=1,3,5,
ϕ(r)=rkln(r),k=2,4,6,
  • Función Spline de placa delgada :
ϕ(r)=r2ln(r)

En las funciones gaussiana, multcuadrática y multicuadrática inversa el parámetro ε se le dice de forma (shape parameter en inglés), y determina el decaimiento de estas funciones a medida que uno se acerca o se aleja del centro de la RBF.

Aproximación

Las funciones de base radial son típicamente usadas para construir aproximaciones de funciones de la forma

Pf(𝐱)=k=1NckΦ(𝐱𝐱k),𝐱s

donde la función de aproximación es una combinación lineal de N RBFs. Existen diversos métodos para calcular o estimar los coeficientes ck asociados, ya que esta aproximación define el sistema de ecuaciones lineales 𝐀𝐜=𝐲.


Referencias

Meshfree Approximation Methods with MATLAB, Gregory E. Fasshauser. Illinois Institute of Technology, USA

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