带扩散项的Cahn-Hilliard方程解的适定性

研究有界域上一类带扩散项的广义Cahn-Hilliard方程解的适定性问题.此类方程主要用于描述物理和生物学中的一类扩散现象.在非线性扩散项满足更一般的假设条件下,利用标准的Galerkin方法和先验估计得到该方程在Neumann边界条件下弱解的适定性,并证明了解的相关正则性.

基于二元三次B样条拟插值的反应-扩散方程数值解

反应-扩散方程在科学和工程的许多分支中有着重要的应用,对此类方程数值解的研究具有重要意义.鉴于计算域的复杂形状、大量的自由度等导致计算非常困难,提出张量积型二元三次B样条法求解一类分数阶反应-扩散方程和交叉反应扩散系统,首先计算得出二元三次B样条拟插值的矩阵表达式,然后利用Matlab进行数值模拟,最后将数值模拟解与精确解进行对比.研究表明,当变量t的迭代次数较低时,所提方法行之有效.

Cahn-Hilliard方程的一个超紧致有限差分格式

研究四阶Cahn-Hilliard方程的数值求解方法。给出组合型超紧致差分格式,将其用于四阶Cahn-Hilliard方程的空间导数离散,采用四阶Runge-Kutta格式离散时间导数,将二者结合得到四阶Cahn-Hilliard方程的离散格式,并给出了该格式的误差估计。通过编程计算得到其数值解,并与精确解进行对比,结果表明本文的数值方法误差小,验证了所提方法的有效性和可行性。

多项时间分数阶混合扩散-波动方程ADI有限差分法

用交替方向隐式(ADI)有限差分法研究多项时间分数阶混合扩散-波动方程的数值解,在时间方向上,采用降阶的方法,将扩散项和波动项转化为RL积分项和扩散项,分别使用L2-1_(σ)和L1公式逼近;空间方向结合二阶中心差商离散,并通过数值算例验证差分格式的有效性.

基于MOOSE平台的中子扩散方程数值解法

基于Galerkin有限元方法推导了多群中子扩散方程的变分形式,为解决控制棒尖齿效应问题,建立了控制棒尖齿效应修正模型,为解决定步长导致的计算时间较长问题,开发了自适应步长模型。采用C^(++)语言,基于开源多物理场面向对象仿真环境(multiphysics object oriented simulation environment,MOOSE)平台,开发了稳态、瞬态中子扩散程序Nurus_diffusion。采用2维平板BSS3基准题、2维/3维IAEA基准题验证了程序求解特征值k_(eff)的功能;采用3维LMW基准题、2维TWIGL基准题验证了程序的瞬态求解功能。此外,在2维平板BSS3基准题中,还分析了网格规模的敏感性问题,在2维TWIGL基准题中分析了定步长与自适应步长对计算效率的影响。结果表明:Nurus_diffusion程序求解特征值k_(eff)的偏差仅为2.8×10^(-5)(BSS3)、4×10^(-4)(IAEA),LMW基准题、TWIGL基准题的瞬态相对功率最大偏差约为1.7%,结果与参考解符合较好;用稀疏网格计算时结果偏差较大,但随着网格量增加,计算精度迅速提高;采用自适应步长可在保证计算精度的基础上有效提高计算效率,但需要选择合适的步长权重因子。

噪声驱动的随机Cahn-Hilliard方程的大偏差原理

研究了时间分式空间有色噪声驱动的随机Cahn-Hilliard方程解的存在性和唯一性。利用截断函数处理漂移项,利用变量替换处理随机积分,得到了局部解;验证了局部解的弱收敛性,获得了原方程温和解与Hurst指数之间的关系;验证了方程在特殊噪声下骨架函数的正则性,得到了Freidlin-Wentzell关系式。最后验证了大偏差原理。

耦合拟线性扩散方程组Cauchy问题解的渐近行为

本文考虑一类含有对流项的耦合拟线性反应扩散方程组的Cauchy问题解的渐近行为,得到了临界Fujita指标并建立了Fujita型定理.该临界Fujita指标不仅与扩散项、反应项和空间维度有关,而且还和对流项有关.利用能量积分估计得到方程组解的爆破性;并利用构造方程组的自相似上解和比较原理得到方程组解的整体存在性.

带时间依赖惯性系数的Cahn-Hilliard方程的适定性

讨论带时间依赖惯性系数的Cahn-Hilliard方程的适定性问题。当非线性项满足弱正则的条件时,利用弱解的渐近紧,通过一系列能量估计,得到其解的适定性。

基于对流扩散方程的水质预测模型研究

为了实现河流水质的细粒度监测,以对流扩散方程为基础,构建细小水段的水质关系模型,在空间维度上对流域水质进行预测。首先,求解一维对流扩散方程的显示差分解、隐式差分解和解析解(也叫精确解),构建出以一定的时间步长和空间步长为单位的细小水段水质关系模型,并对这些方法的精度进行验证。然后,依据木兰溪的实际水文情况,以某段为例,按照构建的对流扩散水质预测模型,求解该河段中某时刻各个节点的污染物浓度,实现该河段水质的细粒度预测,通过该应用验证隐式差分法具有较高的精度,使用隐式差分法进行空间维度预测具有一定可行性。

用Tikhonov正则化方法同时反演对流扩散方程的对流速度和源函数

在给定两个附加观测数据的条件下,本文基于Tikhonov正则化方法研究了对流扩散方程的对流速度和源函数的同时反演问题.鉴于原问题是一个初始值非零的对流扩散方程,本文通过将初始值转化为源项得到了一个组合源项,首先将原问题转化为一个具有齐次条件的对流扩散问题.由于所得问题是不适定的,本文进而利用Tikhonov正则化方法构建了相应的极小化目标泛函,得到了问题最优解的存在性和应满足的必要条件.最后,对终端时刻较小的特殊情形,本文证明了最优解的唯一性和稳定性.

一类时间分数阶反应扩散方程弱解的全局有界性

时间分数阶反应扩散方程是经典非局部反应扩散方程的推广.本文研究了一类时间分数阶反应扩散方程弱解的全局有界性.利用Alikhanov不等式和局部能量估计,本文构造了分数阶微分不等式,结合Mittag-Leffler函数的渐近性质证明了方程解的局部有界性,然后运用分数阶Duhamel公式及其性质对方程求解和放缩,从而将解的局部有界性扩展到全局有界性.本研究克服了已有Duhamel公式的计算量问题,为方程解的全局性的研究提供了新思路.

求解一类时间分数阶扩散方程的深度学习方法

偏微分方程可以用深度学习方法求解,其求解思路是构建损失函数、采集样本点,然后在采集到的时空样本点上利用随机梯度下降法训练神经网络,直接去逼近方程,从而把方程求解问题转化为极小化损失函数的问题.特别地,对时间分数阶扩散方程而言,损失函数刻画了神经网络与方程的分数阶算子、初值条件、边界条件等的逼近程度.常见的损失函数有均方误差损失函数及交叉熵误差函数.理论上,使损失函数减小到零的神经网络就是方程的解.本文证明,用深度学习方法求解时间分数阶扩散方程时均方误差损失函数可以减小到零,且相应的神经网络在解区域上一致收敛到方程的真解,因而此时的神经网络就是方程的解.数值算例验证了理论分析.

利用终端观测数据重构扩散方程中的势函数

利用终端时刻观测数据,研究扩散方程与空间相关势函数的重构问题。以一维空间域扩散模型为例,研究了一种重构势函数的单调性方法,对于多维空间域扩散模型的问题,该方法同样适用。在理论分析方面,首先推导出扩散方程正问题解的极值原理以及正则性估计。然后根据扩散方程构造一个有界算子,并证明其单调性,进而利用算子的单调性和不动点迭代,证明了势函数重构的唯一性。最后,基于算子半群理论,在终端时刻T足够大的条件下,证明了重构势函数在Hilbert空间中的条件稳定性。在数值实验方面,基于理论分析设计了合适的迭代算法,选取3个典型的数值算例进行数值实验,实验结果表明该算法是稳定有效的,且验证了单调性、唯一性、稳定性等理论结果的准确性。通过理论分析与数值实验进行研究可得,重构扩散方程势函数的单调性方法是可行的。

基于改进PM扩散方程的NSST域声呐图像融合

针对声呐图像边缘特征信息模糊丢失等问题,为使图像尽可能包含更多边缘和纹理特征等信息,提出一种基于改进PM扩散方程非下采样剪切波变换声呐图像融合改进算法。采用非线性扩散滤波对NSST多尺度分解进行改进,将多幅源图像分解为高频系数和低频系数,并且结合局部能量及PCNN方法对高低频系数进行融合,经过逆变换重构为融合图像。经过实验验证与其他算法相比,所提方法能够较好地保留源图像中的边缘特征信息,在含噪声声呐图像上表现较为明显。

随机反应扩散方程的随机吸引子的高阶稳定性

本文研究带加性白噪声的随机反应扩散方程的随机吸引子关于噪声强度的稳定性。首先,在非线性函数满足更一般条件下,在初始空间L^(2)(R^(N))中获得随机微分方程的解收敛到确定方程的解,从而得到随机吸引子的上半连续性;然后,利用非线性分解和差分估计,证明L^(p)(R^(N))(p>2)空间中解的收敛性和随机吸引子的上半连续性,其中p是非线性函数的增长指数。

对流扩散方程的隐式全离散局部间断Galerkin方法

研究了对流扩散方程的隐式全离散局部间断Galerkin方法的稳定性和误差分析.将三阶隐式Runge-Kutta时间离散和具有广义交替数值流通量的LDG方法相结合得到全离散LDG格式,通过广义交替数值流通量,建立数值解和辅助解内积之间的关系,证明了全离散LDG格式的无条件稳定,同时引入广义Gauss-Radau投影,通过投影的逼近性质和一些基本不等式建立了数值方法的最优误差估计,最后通过数值实验验证该方法理论分析的正确性.

多项时间分数阶扩散方程类Carey非协调元的误差分析

基于L^(1)全离散格式,针对具有Caputo导数的二维多项时间分数阶扩散方程给出了类Carey非协调有限元方法.利用该单元的特殊性质和分数阶导数巧妙的处理技巧导出了L^(2)模和H^(1)模意义下的最优误差估计.

2维带色散4阶扩散方程的高精度紧致格式

针对1,2维带色散4阶扩散方程提出了一种高精度紧致格式.首先采用局部1维化方法将2维问题转化为x,y方向的两个1维带色散4阶扩散方程,其次分别对3,4阶空间导数进行6阶紧致格式离散,把带色散4阶扩散方程转化为一个常微分方程组,再利用求解常微分方程组的L-稳定的Simpson方法构造时间3阶、空间6阶精度的数值格式,并证明该格式是绝对稳定的.通过数值实验和比较,验证论文格式的有效性.

圆周上时间周期反应扩散方程全局吸引子的存在条件

针对圆周上时间周期反应扩散方程,给出耗散性假设,证明了该方程存在全局吸引子.首先,建立合适的分数幂空间,应用算子半群的相关理论证明该方程在此分数幂空间中存在全局解.其次,基于全局解定义Poincaré映射,生成离散半流.最终由离散半流的紧性和点耗散性得到全局吸引子的存在性.

基于扩散常微分方程的医学图像异常检测

为了识别与正常生理状态显著偏离的异常医学图像,基于异常图像相关特征往往分布于特征空间低密度区域的假设,提出了一种神经网络辅助的基于扩散常微分方程(Ordinary differential equations,ODE)的医学图像异常检测方法。该方法首先利用扩散ODE估计图像特征的似然值;然后构建神经网络,拟合图像特征在不同时刻由扩散ODE估计的似然值;最后通过扩散ODE估计的似然值和神经网络估计的似然值的加权平均得到异常分数,异常分数较大的图像被认定为异常图像。此外,为了确定异常图像的异常区域,提出了一种基于图像重构的异常定位方法,通过计算重构误差来定位异常区域。在BraTS2021脑肿瘤数据集和X射线胸透数据集上进行数值实验,结果表明该异常检测方法的异常检测性能大幅优于现有方法,且具有较好的鲁棒性。该研究提出的无监督医学图像异常检测方法和异常区域定位方法可为临床诊疗提供丰富的信息支持,有望减轻医生的工作量。