基于H型指数的AI多维知识地图信息检索研究

当前的传统信息检索系统无法有效识别出AI地图的多维信息。为此,提出基于H型指数的AI多维知识地图信息检索方法。该方法对AI多维知识地图数据信息完成相似性计算,获取地图信息的相似度值,并结合H型指数获取地图信息的中心性指标;通过确定的检索边界以及选取的模型参数,构建地图信息的多维检索模型,通过模型求解结果,实现信息的检索。实验结果表明,该方法应用下,检索时间短,查全率、查准率均高于90%。

超前型自变量分段连续型微分方程的Runge-Kutta方法的数值稳定性

讨论一类特殊类型的超前型自变量分段连续型微分方程的解析解的稳定性,及应用Runge-Kutta方法于该方程所得数值解的稳定性。应用M.Z.Liu等在1990年证明的结果给出了N>2时解析解渐近稳定的充分条件;同时给出了N=2时解析解渐近稳定的充要条件。利用Or-der-Star和Padé逼近理论,给出了当Runge-Kutta方法的稳定函数是ex的Padé逼近时数值解保持解析解渐近稳定的充分必要条件。

非线性中立型延迟微分方程Runge-Kutta方法的稳定性

对Rα,β类非线性中立型延迟微分方程给出了稳定及渐近稳定的充分条件.对于Runge-Kutta方法应用于上述问题得到的数值方法,获得了其稳定及渐近稳定的条件.

多延迟中立型方程Runge-Kutta方法的NGP_G-稳定性

讨论了多延迟中立型微分方程解析解及由隐式Runge-Kutta方法应用于方程得到的数值解的稳定性。给出了方程解析解渐近稳定的一个充分条件。在此基础上将隐式Runge-Kutta方法应用于方程,证明了数值解NGPG-稳定的充分必要条件为隐式Runge-Kutta方法是A-稳定的。

中立型多延迟微分方程Runge-Kutta方法的散逸性

研究了中立型多延迟微分方程Runge-Kutta方法的散逸性,给出了Runge-Kutta方法的数值散逸性结果,此结果表明所考虑的数值方法继承了方程本身的散逸性。

稳态含源对流扩散方程2m所指数型格式的差分方法

通过指数变换．奖对流扩散方程化为等价的扩散方程，提出了数值求解含源稳态对流扩散方程的无条件稳定的２ｍ阶指数型差分格式．最后利用数值算例验证了本文差分格式的性能．

中立型延迟微分方程组多步Runge-Kutta方法的GP_d-稳定性

研究了具有不同延迟项的中立型延迟微分方程组多步Runge -Kutta方法的GPd-稳定性 ,给出了方程组解析解渐近稳定的充分条件 ,并且证明了在此条件下 ,数值方法是GPd-稳定的 ,当且仅当它是A

一类2级,3级G-正交指数拟合的Runge-Kutta方法

数值求解刚性常微分方程初值问题 ,已经构造了许多方法 ,具有某些特性的方法常可使数值解继承原问题的许多重要特性 .本文将 RK方法的 G-正交性与指数拟合相结合 ,考虑一类既具 G-正交性又是指数拟合的 2级和 3级

中立型多延迟积分微分方程Runge-Kutta方法的散逸性

研究了中立型多延迟积分微分方程Runge-Kutta方法的散逸性,给出了Runge-Kutta方法的数值散逸性结果.

一类求解变系数对流扩散方程的指数型显式方法

利用构造的用于求解常系数对流扩散方程的指数型交替分组显方法,提出了一类求解变系数对流扩散方程的指数型显式方法,包括:半显格式、单交替组显格式、双交替组显格式.该方法是无条件稳定的,数值算例表明本文格式是有效的.

一类随机微分方程Runge-Kutta方法的指数稳定性

为进一步研究随机微分方程的稳定性,给出了随机微分方程的二级Runge-Kutta方法的算法格式,研究了二级显式随机Runge-Kutta方法的均方稳定和指数稳定的条件,并证明了对于线性检验方程,均方稳定性和指数稳定性的关系.

求解二维非定常对流扩散方程的高精度指数型差分方法

针对二维非定常对流扩散方程,提出了一种高精度指数型差分方法,证明了所构造差分格式的无条件稳定性.通过数值算例验证了差分格式的有效性和合理性,并且对于对流占优问题的求解该方法更优越.

一类精确指数拟合的Runge-Kutta方法

构造了一类含自由参数ω≠0的精确指数拟合的一级Runge-Kutta方法,若ω→0,当c1=0,这类方法是显示的单步Euler方法,是一阶收敛的;当c1=1/2,这类方法是隐式的中点公式,是二阶收敛的;当c1=1,这类方法是隐式的向后Euler方法,是一阶收敛的.它们都是L-稳定的.根据估计局部截断误差,给出了自动控制步长选择最优参数ω的算法,并给出数值算例证明所提出方法的优越性.

延迟微分方程指数Runge-Kutta方法的渐近稳定性

首先,根据抛物问题的指数Runge-Kutta方法构造延迟微分方程的指数Runge-Kutta方法,并给出阶条件。其次,研究这种数值方法的渐近稳定性,并得到渐近稳定的充分必要条件。最后,给出数值算例来验证所得结论的正确性。

两步Runge-Kutta方法求解广义中立型延时微分代数方程的渐近稳定性(英文)

运用两步Runge-Kutta方法求解广义中立型延时微分代数方程的渐近稳定性.首先对GNDDAEs系统进行了介绍Ax(′t)+Bx(t)+Cx(′tτ)+Dx(tτ)=0,这里x(t)=(x1(t),x2(t),…,xd(t))T,x(tτ)=(x1(t-τ1),x2(t-2τ),…,xd(t-τd))T,然后通过系统方程的特征多项式讨论了它的解析解的稳定性,并得出了解析解渐近稳定所需满足的渐近稳定性条件;其次,介绍了两步Runge-Kutta方法,通过普通的实验方程得出两步方法渐近稳定所需要满足条件的稳定性区域;再次,把两步Runge-Kutta方法运用到系统方程中,通过系统的特征多项式讨论和渐近稳定性条件分析,得出了它们稳定所需满足的渐近稳定性条件;最后,通过数值实验计算验证了稳定性条件.由于系统方程的复杂性,所得结果更具有普遍性.

两步Runge-Kutta方法求解中立型延迟积分微分代数方程的稳定性(英文)

研究了两步Runge-Kutta方法求解中立型延迟积分微分代数方程的稳定性,并证明了在某些条件下,A稳定的两步Runge-Kutta方法求解中立型延迟积分微分代数方程可以保持它的渐进稳定性.

随机微分方程Runge-Kutta方法的矩指数稳定及矩渐近稳定性

考虑逼近随机微分方程的1.5阶Runge-Kutta法的矩指数稳定性和矩渐近稳定性,对于标量线性检验方程,证明了随机Runge-Kutta法的矩指数稳定性和矩渐近稳定性是一致的,并给出了这两种稳定性的存在条件.

非交换多维自治型随机微分方程组的强局部一阶Runge-Kutta方法

针对仅使用单随机积分的Runge-Kutta方法在求解大于1维的非交换自治型Stratonovich随机微分方程组时,强局部精度降为不超过0.5阶的本质缺陷,本文提出一种使用二重随机积分的Runge-Kutta方法,将数值解的精度提高到强局部1阶.

应用指数函数方法求解KdV型方程

指数函数方法是求解数学物理领域中偏微分方程的一种十分有效的方法。本文利用指数函数方法获得了KdV型方程新的精确解,并描绘出精确解对应的图像,以便更好地理解解的性质。

中立型延时微分方程的Runge-Kutta方法的数值稳定性

研究了中立型延时微分方程数值解的Runge-Hutta方法的稳定性，根据下面的线性试验方程考虑此方法的稳定性，y'（t）＝ay（t）十by（t－τ）十cy'（t－τ），t≥0，y（t）＝g（t），－τ≤t≤0，其中τ＞0，a，b和c∈C，证明得一个隐式Runge－Kutta方法是NGP－稳定的，当且仅当它是A－稳定的。