上线性情况下的无限域上非线性p-Laplacian问题

研究了无限域上的非线性p Laplacian问题 .利用变分极值理论证明了 :如果上线性情况满足一定条件 ,非线性p

下线性与混合线性情况下的无限域上非线性p-Laplacian问题

研究了无限域上的非线性 p Laplacian问题 .利用变分极值理论证明了如果下线性以及混合线性情况满足一定条件则非线性 p Laplacian问题有正解 .

非线性项带导数的p-Laplacian边值问题解的存在性

研究了一类非线性项带高阶导数的p-Laplacian动力边值问题解的存在性;借助于推广形式的Mawhin连续引理,给出了边值问题解存在的充分条件.

一类非线性非局部抛物问题的类Wilson非协调元分析

主要研究在半离散格式下一类非线性非局部抛物问题的类Wilson非协调元逼近.当问题的精确解u∈H^(3)(Ω)时,利用该单元相容误差在能量范数意义下可达到O(h^(2))阶(比其插值误差高一阶)的特殊性质,采用关于时间t的导数转移技巧,并结合双线性元的高精度分析和插值后处理技巧,得到了超逼近性质和整体超收敛结果.

p-Laplacian非线性奇异边值问题正解的存在性

利用锥拉伸与压缩不动点定理研究了带有p-Laplacian算子的非线性边值问题p(u′)′+a(t)f(u)=0,0<t<1,αp(u(0))-βp(u′(0))=0,γp(u(1))+δp(u′(1))=0无穷多个正解的存在性,其中p(s)为p-Laplacian算子,即p(s)=|s|p-2s,p>1,(p)-1=q,1p+1q=1,α>0,β0,γ>0,δ0.这里a(t)在(0,21)有无穷多个奇异点.

含有一维p-Laplacian算子的非线性两点边值问题的可解性

考察了含有一维p-Laplacian算子的非线性两点边值问题:(p(u′(t)))′+f(t,u(t),u′(t))=0,0≤t≤1u′(0)=A,u(1)=B的可解性。通过应用Schauder不动点定理,得到了这类方程的解的几个存在性定理。主要结果表明:如果非线性项在其定义域的某个有界子集上的"高度"是适当的,那么该问题必存在解或正解。

基于非线性项变号的p-Laplacian方程两点边值问题正解的存在性

该文利用不动点指数理论,考虑了边值问题(BVP)(φ_p(u′(t)))′+a(t)f(t,u(t))=0,0<t<1,u′(0)=u(1)=0或u(0)=u(1)=0在非线性项f(t,u)可变号的情况下两个正解存在的充分条件,推广和改进了现有文献的结果.

具变号非线性项的p-Laplacian方程边值问题正解的存在性

利用不动点指数理论,考虑了边值问题(BVP):(φp(u′(t)))′+a(t)f(u(t))=0,0<t<1,u′(0)=u(1)=0.在非线性项f可变号的情况下两个正解存在的充分条件,推广和改进了现有结果.

带有p-Laplacian算子的分数阶非线性积分边值问题的唯一正解与和算子方法

该文研究了一类带有p-Laplacian算子并且非线性项f中含有分数阶导数项以及边界条件中含有非线性积分项的分数阶边值问题唯一正解的存在性.通过构造适当的辅助边值问题和锥上的等价类,利用锥理论与和算子方法获得了该边值问题唯一正解存在的充分条件,建立了一致收敛于唯一正解的单调迭代格式,最后给出了一个具体的例子作为所获结论的应用.

一类非线性项包含导数的p-Laplacian边值问题对称解的存在性

研究了一维p-Laplacian动力方程{(φ_p(u′(t))′+h(t)f(t,u(t),u′(t))=0,u(0)=u(1)=ω,u′(0)=-u′(1),t∈[0,1]两点边值问题对称正解的存在性.利用锥压缩和锥拉伸不动点定理,得到了该边值问题一个对称正解的存在性定理.

一类具变号非线性项和p-Laplacian算子的m点·边值问题的多个正解

研究一类具Laplacian算子的m点边值问题（Ф（u＇））＇＋q（t）f（t,u）=0,0〈t〈1,u（0）=^m-2∑i=1aiu（ζi），u＇（1）=βu＇（0）.利用锥上的不动点指数定理，对上述具有变号的非线性项的边值问题进行研究，得到多个正解存在的充分条件．

一类具有p-Laplacian的非线性特征值问题

利用变分法中的一个三临界点定理,在适当的假设下,研究了一类具有p-Laplacian的特征值Dirichlet问题至少存在三个弱解的充分条件.

时间尺度上三阶非线性p-Laplacian边值问题三个正解的存在性

研究了时标上一个新的三阶非线性p-Laplacian三点边值问题,利用广义Leggett-Williams不动点定理得出该边值问题至少有三个正解存在的结论,并给出相应的例子,其结果推广了已有的研究.

基于棱边元的三维定点谐波平衡有限元法及其在非线性问题中的应用

为提升三维非线性电磁场仿真计算效率,提出了基于A、φ-A位组的三维定点谐波平衡有限元法。算法采用棱边元与节点元组合单元结构降低自由度,通过引入基于规范变换原则选取的标量位φ,保证矩阵方程的对称性。算法基于谐波平衡理论,实现了有限元方程系数矩阵的频域分解,使其适用于并行计算,并提出了直流分量定点磁阻率法及一种自适应的松弛因子选取方法,提升了算法非线性迭代的收敛速度。通过与传统时步有限元法及直流偏磁工况下的实验数据对比,验证了算法在三维涡流问题及考虑场路耦合的非线性问题上的有效性。在非线性工况下,分析了不同定点磁阻率选取方法对算法计算效率与收敛性能的影响。结果表明,在保证计算数值误差小于10-5时,相比其他定点磁阻率法,改进的定点磁阻率选取方法约降低31%的非线性迭代次数,29%的计算时间。

关于一维p-Laplacian奇异非线性边值问题的一点注记

讨论一维 ｐ  Ｌａｐｌａｃｉａｎ 奇异非线性边值问题（ｇ（ｕ′））′＝ － Ｋ （ｔ）ｆ （ｕ）， ０ ＜ ｔ ＜ １，ｕ（０） ＝ ０， ｕ′（１） ＝ ｃ正解的存在唯一性， 其中 ｇ （ｓ）＝ ｜ｓ｜ｐ－ ２ｓ， ｐ ＞ １， ｆ （ｕ ）在（０，＋ ∞）上是非负、非增的右连续函数．

带权的p-Laplacian非线性特征值问题解的存在性

该文利用变分方法讨论了方程-△pu=λa(x)(u+)q-1-μa(x)(u-)q-1+f(x,u),u∈W1,p 0(Ω).当p≠q时的可解性.其中Ω是RN(N≥3)中的有界光滑区域,权重函数a(x)∈L1(Ω),(r≥Np/Np-Nq+pq)且a(x)>0,a.e.于Ω,f满足某些条件.

关于非线性鞍点问题的一个新的非线性不精确Uzawa算法

本文针对非线性鞍点问题,借助于一个非线性映射,构造了一个新的非线性不精确Uzawa算法,该算法避免了传统Uzawa方法所必需的求逆运算.并通过精细分析得到了该算法在能量范数意义下收敛的充分条件,最后给出的数值实验验证了该方法的有效性.

一类含加权非线性项的Moore-Gibson-Thompson方程初边值问题解的破裂

本文在3维空间外区域(即3维空间中有界区域的补集)中研究了一类包含加权非线性项的Moore-Gibson-Thompson方程初边值问题的解的破裂,其中的边界条件分别为Dirichlet边界条件和Neumann边界条件.本文构造了检验函数,运用迭代方法在次临界和小初值情形下证明问题的解将在有限时间内破裂,并给出了解的生命跨度的上界估计.

非线性项在零点和无穷远处非渐进增长的高维变权p-Laplacian问题径向结点解的存在性

该文研究问题-div(φ_(p)(▽u))=γm(x)f(u),x∈B,u(x)=0,x∈∂B径向结点解的存在性.其中B是R^(N)上的一个单位球,N≥2,1<p<+∞,φ_(p)(s)=|s|^(p-2) s,m∈M(B)是变号函数且M(B)=m∈C(■)是径向对称的且|meas{x∈B,m(x)>0}≠0.γ是一个参数,f∈C(ℝ,ℝ),对于s≠0满足sf(s)>0.首先,当满足f_(0),f_(∞)∈(0,∞)时,引出上述问题的全局分歧结论;其次,给出序列集取极限的引理;再次,当满足f_(0)■(0,∞)或f_(∞)■(0,∞),且γ≠0满足一定区间时,利用上述全局分歧技巧和连通序列集取极限的方法,可以获得上述问题径向结点解的存在性,其中f_(0)=lim/|s|→0 f(s)/φ_(p)(s),f_(∞)=lim/|s|→∞f(s)/φ_(p)(s).

动态模态分解方法在非线性动态问题中的应用

本文介绍了动态模态分解方法在非线性动态问题中的应用,动态模态分解方法是实现数值计算Koopman算子的方法,Koopman算子将有限维空间中的非线性问题转化为无穷维空间中的线性问题。本文主要介绍了非线性问题求解的最新计算方法,有助于引导学生打破传统非线性问题的迭代求解思考方式,培养学生算法创新能力。This article introduces the application of dynamic mode decomposition method in nonlinear dynamic problems. Dynamic mode decomposition method is a method for implementing numerical computation of the Koopman operator, which transforms nonlinear problems in finite dimensional space into linear problems in infinite dimensional space. This article mainly introduces the latest computational methods for solving nonlinear problems, which helps guide students to break the traditional iterative thinking of solving nonlinear problems and cultivate their algorithm innovation abilities.