数值求解Bagley-Torvik分数阶微分方程的局部多项式光滑因子方法（英文）

为了得到Bagley-Torvik分数阶微分方程的数值解,我们提出了局部多项式光滑因子(LPS)方法.首先,我们构建了LPS方法,重点强调了该方法的主要思想.然后,用该方法数值求解Bagley-Torvik分数阶微分方程.数值实验表明:该方法比Legendre运算矩阵方法和伪谱方法更加有效更加精确.

前向神经网络:一个新的非参数回归方法

从统计建模的观点,前向神经网络可以看作是一个新的非参数回归方法.通过模拟例子和实际例子对前向神经网络和局部多项式光滑方法的有限样本行为进行了对比,结果表明前向神经网络稍微优于局部多项式光滑方法.此外,对前向神经网络的优点和存在的问题进行了深入讨论.