라플라스 변환을 역변환하기 위한 윅스 방법의 매개변수 선택 알고리즘

윅스 방법은 라플라스 변환을 역변환하기 위한 가장 효율적인 수치 기법 중 하나로, 방법이 기반하고 있는 라게르 확장에서 두 개의 자유 매개변수를 신중하게 선택했을 때 유효합니다. 그러나 이러한 매개변수를 계산하기 위한 이론적 추정치나 수치 알고리즘은 없는 것 같습니다. 이 논문에서 제시된 두 개의 알고리즘은 그 간극을 메웁니다. 두 알고리즘 모두 이론적 오차 추정치를 최소화하는 것을 목표로 하며, 둘 다 FFT로 구현됩니다. 첫 번째 알고리즘은 특정 변환 클래스에 제한되며, 사용자는 변환의 특이점에 대한 정보를 제공할 것으로 기대됩니다. 두 번째 알고리즘은 비용이 더 많이 들지만 완전히 일반적이며, 특이점 정보가 필요하지 않습니다. 어려운 수치 테스트에서 두 알고리즘 모두 최적에 가까운 매개변수 값을 성공적으로 예측했습니다.