Interpolação com Entradas e Saídas Dadas por Números Fuzzy
Aplicação Envolvendo Projéteis
Abstract
Este estudo aborda a interpolação de dados incertos pertencentes à classe dos números fuzzy na forma r + qA, com r, q ∈ R e A um número fuzzy assimétrico, representada por RF(A). Tal conjunto é um espaço de Banach [1]. Além disso, o operador Φ : C → RF(A), definido por Φ(r + iq) = r + qA, garante que RF(A) é isomorfo e isométrico ao corpo dos números complexos C [2]. Por meio do isomorfismo Φ, as operações aritméticas dos números fuzzy B = r + qA e C = s + pA podem ser reescritas da seguinte forma [...]
Downloads
References
E. Esmi, F. S. Pedro, L. C. Barros e L. Lodwick, “Frechet derivative for linearly correlated fuzzy function,” Information Sciences, v. 435, pp. 150–160, 2018.
L. Barros, E. Esmi, F. Simoes e M. Shahidi, “Toward calculus for functions with fuzzy inputs and outputs,” Fuzzy Sets and Systems, v. 518, pp. 21–42, 2025. doi: 10.1016/j.fss. 2025.109495.
O. Kaleva, “Interpolation of fuzzy data,” Fuzzy Sets and Systems, v. 61, pp. 63–70, 1994.
K. V. T. Paulino, L. C. Barros, E. Esmi, F. S. P. Simões e V. F. Wasques, “Interpolation with Fuzzy Input and Output and Spline Function: Application to Diffusive Models,” em Proceedings of the 2025 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), Reims, France, 2025, pp. 1–4.
A. Celmins, “Least Squares Model Fitting to Fuzzy Vector Data,” Fuzzy Sets and Systems, v. 22, pp. 245–249, 1987.