基于代数神经网络的含参多元多项式近似因式分解模型

从首一无平方多项式F（x，y,t）有根x=Фi(y,t)i＝1，2，…，degx(F)，其中，Ф(y,t)=Ci,0（t）＋Ci,1（t）y+Ci,2(t)y2十……，入手，设计出一类含参二元多项式求根的神经网络模型和多项式近似因式分解的神经网络模型，为研究其神经网络学习算法，给出基于代数神经网络的含参多元多项式近似团式分解的基本理论。探讨基于代数神经网络的二元多项式的近似因式分解算法，提出一种新的确定误差代价函数的学习方法，相比梯度下降学习法，不存在局部极小问题，通过该算法学习，能逼近给定二元多项式F（x，y，t）的不可约因式，实现其对F（X，y，t）的因式分解。

基于双群进化策略的多项式近似因式分解

针对传统算法在解决多项式的因式分解过程中,存在着只适用于精确分解而不适合系数为浮点数的多项式的因式分解问题,文中提出一种应用双种群双突变进化策略来对浮点数多项式近似分解的算法,克服了传统算法不能解决浮点数多项式的因式分解的弊端.数值计算结果表明该算法收敛速度快、精度高、稳定性强.

进化策略在多项式近似因式分解中的应用

针对传统算法在解决多项式的因式分解过程中,存在着只适用于精确分解而不适合系数为浮点数的多项式的因式分解问题。基于进化策略的群体搜索和全局收敛的特性,本文提出一种应用进化策略来对浮点数多项式近似分解的算法,克服了传统算法不能解决浮点数多项式的因式分解的弊端。数值计算结果表明该算法收敛速度快,精度高,为解决多项式因式分解的问题提供了一种有效的途径。

多项式近似因式分解的可信验证

众所周知,系数有扰动多项式的因式分解是不连续的。因此,传统的多项式因式分解对于数值计算来说是一个不适定问题。本文利用区间算法,研究多项式近似因式分解的可信计算。给定一个实多项式,本文利用已有算法计算给定多项式其因式分解流形结构,设计算法输出在该因式分解流形结构中一系数为区间的因式分解。算法保证,在该区间因式分解中存在一系数为实数的因式分解,其所对应的多项式为在确定的因式分解流形结构中与给定多项式残差最小的多项式。

微射流作动器外流场数值模拟

采用隐式高阶紧致差分格式结合 Beam- Warming近似因式分解法求解全 N- S方程 ,对二维、粘性、非定常、可压微作动器外流场进行数值模拟。内置似牛顿子迭代用来消除因近似因式分解、线性化、显式边界条件及隐式一边采用低阶空间离散所带来的误差 ,以提高精度。隐式高阶紧致差分格式具有高的精度和强的稳定性。与其它人工粘性方法相比 ,隐式高阶数值过滤方法 ,尤其对马赫数很低的流场计算有明显优越性。计算结果揭示了微射流的特点及其产生、发展与耗散的过程。

双微射流作动器合成流场数值模拟

采用精度高和稳定性强的隐式高阶紧致差分格式结合Beam Warming近似因式分解法求解全N S方程,对二维、粘性、非定常、可压双微射流作动器合成流场进行数值模拟。内置牛顿似子迭代用来消除因近似因式分解、线性化、显式边界条件及隐式一边采用低阶空间离散所带来的误差。与其它人工粘性方法相比,隐式高阶数值过滤方法对许多情况,特别是对于马赫数非常低的流场计算有明显优越性。计算结果揭示了双微射流合成流场的特点及其产生、发展与耗散的过程。此外,双微射流合成流场的形成受双微射流作动器相位差的影响,合成射流偏向相位超前的一方。相位差愈大,偏转愈剧烈。

微射流作动器外流场紊流数值分析

采用隐式高阶紧致差分格式、Beam-Warming近似因式分解法结合低雷诺数k-ε模型求解Faver平均N-S方程,对二维、粘性、非定常、可压微作动器外流场进行数值模拟。内置似牛顿子迭代用来消除因近似因式分解、线性化、显式使用边界条件及隐式一边采用低阶空间离散近似所带来的误差,以提高精度。隐式高阶紧致差分格式具有高的精度和强的稳定性。与其它人工粘性方法相比,隐式高阶数值过滤方法对许多情况,特别是对于低马赫数的流场计算有明显优越性。计算结果和实验现象相当吻合。

多项式函数型回归神经网络模型及应用

文中利用回归神经网络既有前馈通路又有反馈通路的特点 ,将网络隐层中神经元的激活函数设置为可调多项式函数序列 ,提出了多项式函数型回归神经网络新模型 .它不但具有传统回归神经网络的特点 ,而且具有较强的函数逼近能力 .针对递归计算问题 ,提出了多项式函数型回归神经网络学习算法 ,并将该网络模型应用于多元多项式近似因式分解 ,其学习算法在多元多项式近似分解中体现了较强的优越性 .通过算例分析表明 ,该算法十分有效 ,收敛速度快 ,计算精度高 ,可适用于递归计算问题领域 .

双微射流作动器定向控制主流数值模拟

采用改进的Beam-Warming近似因式分解法求解二维、粘性、非定常、可压全N-S方程,对双微射流作动器定向控制主流的合成流场进行数值模拟。计算结果揭示了主流在双微射流作用下会比在单微射流作用下产生更大的偏转,并探讨了其产生偏转的原因。分析了主流的偏转程度与相邻作动器相位差之间的关系,即相邻作动器之间的相位差必须在一定的范围内,主流才能发生更大的偏转。

一种采用TVD格式求解EuleF方程的数值方法

本文采用有限体积法、基于近似Riemann解的TVD格式求解非定常一维、二维Euler方程。在计算中,分别采用了显式格式和隐式格式。对于二维隐式TVD格式,采用近似因式分解方法,得到了两组三对角块矩阵方程组。在求解该方程组时,采用矩阵对角化思想将原三对角块矩阵方程组转化为分离的代数方程组,大大节省了求解方程组所需的CPU时间。几个典型算例的结果表明,所采用的计算方法具有很好的捕捉激波能力。

拟压缩性方法数值模拟绕弹体的不可压缩层流脱体涡流动

本文应用在连续性方程中增加压力对时间导数项的拟压缩性方法，数值求解三维定常不可压缩Ｎａｖｉｅｒ－Ｓｔｏｋｅｓ方程。数值求解过程采用隐式的Ｂｅａｍ－Ｗａｒｍｉｎｇ近似因式分解格式。计算绕尖头旋成柱体的大迎角脱体涡流动，得到与实验相符的结果。

An implicit algorithm based on iterative modified approximate factorization method coupling with characteristic boundary conditions for solving subsonic viscous flows

An algorithm composed of an iterative modified approximate factorization(MAF(k)) method with Navier-Stokes characteristic boundary conditions(NSCBC) is proposed for solving subsonic viscous flows.A transformation on the matrix equation in MAF(k) is made in order to impose the implicit boundary conditions properly.To be in consistent with the implicit solver for the interior domain,an implicit scheme for NSCBC is formulated.The performance of the developed algorithm is investigated using spatially evolving zero pressure gradient boundary layer over a flat plate and a wall jet mixing with a cross flow over a flat plate with a square hole as the test cases.The numerical results are compared to the existing experimental datasets and a number of general correlations,together with other available numerical solutions,which demonstrate that the developed algorithm possesses promising capacity for simulating the subsonic viscous flows with large CFL number.