空间分数阶偏微分方程非标准有限差分方法的稳定性和收敛性

本文研究空间分数阶偏微分方程非标准有限差分方法数值解的相关问题.采用Grünwald-Letnikov公式和平移Grünwald-Letnikov公式分别对两个空间分数阶导数进行离散.再运用带有时间和空间步长的分母函数构造非标准有限差分方法.进而利用von Neumann分析方法对差分格式的稳定性和收敛性进行研究,获得了一些新的结果.数值例子验证了非标准有限差分方法用于求解空间分数阶偏微分方程的有效性.

基于梯度加权重构的一类五阶收敛改进牛顿迭代法

经典牛顿迭代法是一种求解非线性方程在实数域及复数域上近似值的方法,可通过变上线积分函数推导实现.利用曲边梯形面积近似化得到四个变上线积分函数,通过梯度加权重构赋值得到一类五阶收敛的求解非线性方程近似根的改进牛顿迭代法,收敛性分析和数值实例验证该方法收敛速度较快,并且能够有效避免重根附近发散.该方法在非线性工程领域、经济领域和人工智能领域具有非常广泛的应用.

基于L2-1_(σ)格式逼近时间分数阶扩散方程的差分方法及其收敛性分析

针对时间分数阶扩散方程,在时间方向上结合L2-1_(σ)格式,空间上采用二阶中心差分方法进行离散,并对离散格式进行了收敛性和稳定性分析,离散格式和分析方法可以很容易推广到空间高维情形。最后,通过数值算例对L2-1_(σ)格式和L1格式进行了误差和收敛阶的对比,显示出L2-1_(σ)格式在时间分数阶导数逼近上的优势。

变阶Allen-Cahn方程的有限差分及收敛性分析

以泊松方程的形式表达的相场模型Allen-Cahn(AC)方程被广泛应用于图像处理、晶体生长、随机扰动等问题的研究中.为分析变阶Allen-Cahn方程的有限差分格式的收敛性,利用一个隐式的有限差分格式来对变阶AC方程进行离散,包含变阶Caputo导数的近似、二阶中心差分以及泰勒展开式的应用.根据盖尔定理和矩阵范数的性质证明了变阶Allen-Cahn方程差分格式的无条件稳定性和收敛性,并通过数值分析验证限差分格式的有效性.结果表明,通过算例的解析解和数值解之间的平面对比图,说明所采用的有限差分格式是可解且准确的.差分格式在时间、空间方向上是收敛的.

具有最佳超收敛阶的EEP法计算格式:Ⅰ算法公式

对一维C0问题的高次有限元后处理中超收敛计算的EEP(单元能量投影)法提出改进的最佳超收敛计算格式,即用m次单元对足够光滑问题的有限元解答,采用该格式计算的任意一点的位移和应力都可以达到h2m阶的最佳超收敛结果。整个工作分为3个部分,分别给出算法公式、数值算例和数学证明。该文是系列工作的第一部分,针对高次单元提出了凝聚形函数的概念,并证明了相关的逼近定理和等价定理,在此基础上给出了具体的算法公式。

基于最佳超收敛阶EEP法的一维有限元自适应求解

基于新近提出的具有最佳超收敛阶的单元能量投影(EEP)超收敛算法,提出用具有最佳超收敛阶的EEP超收敛解对有限元解进行误差估计,用均差法进行网格划分,用拟有限元解进行多次遍历而不反复求解有限元真解,形成一套新型的一维有限元自适应求解策略.该法理论上简明清晰,算法上高效可靠,对于大多数问题,一步自适应迭代便可给出按最大模度量逐点满足误差限的有限元解答.以二阶椭圆型常微分方程模型问题为例,介绍了该法的基本思想、实施策略及具体算法,并给出具有代表性的数值算例,以展示该法的优良性能和效果.

具有最佳超收敛阶的EEP法计算格式:Ⅱ数值算例

对一维C0问题的高次有限元后处理中超收敛计算的EEP(单元能量投影)法提出改进的最佳超收敛计算格式,即用m次单元对足够光滑问题的有限元解答,采用该格式计算的任意一点的位移和应力都可以达到h2m阶的最佳超收敛结果。整个工作分为3个部分,分别给出算法公式、数值算例和数学证明。该文是系列工作的第二部分,给出实施算法和数值算例,用以验证理论公式的有效性和正确性。

一类求解非线性方程最优的8阶收敛迭代法

利用权函数方法得到一类求非线性方程单根的最优8阶收敛迭代法.该方法每步迭代需要计算3个函数值和1个一阶导数值,效率指数为1.682.数值试验结果表明,该方法具有较高的收敛阶数和计算精度.

具有最佳超收敛阶的EEP法计算格式:Ⅲ数学证明

对一维C0问题的高次有限元后处理中超收敛计算的EEP(单元能量投影)法提出改进的最佳超收敛计算格式,即用m次单元对足够光滑问题的有限元解答,采用该格式计算的任一点的位移和应力都可以达到h2m阶的最佳超收敛结果。整个工作分为3个部分,分别给出算法公式、数值算例和数学证明。该文是系列工作的第三部分,对所提出的最佳的EEP超收敛格式给出数学证明。

传递函数阵递阶随机梯度辨识方法的收敛性分析(英文)

阐述了递阶辨识原理 ,提出了传递函数阵模型参数的递阶随机梯度 (HSG)辨识方法 .在递阶辨识中 ,系统参数被分解为参数向量和参数矩阵 .前者是由系统的特征多项式的系数构成的 ,后者是由传递函数矩阵分子多项式的系数构成的 .借助于鞅超收敛定理的收敛性分析表明 ,HSG算法的参数估计误差一致有界 ;当持续激励条件成立时 ,参数估计误差一致收敛于零 .

衰减激励条件下递阶最小二乘辨识的均方收敛性

为减少递推辨识的计算量 ,提出了递阶辨识原理 ,它是将系统分解为多个维数较小的虚拟子系统进行辨识 ,从而获得递阶最小二乘辨识方法。在衰减激励条件下 ,针对时不变系统研究了递阶最小二乘法的收敛性 ,得到了参数估计误差均方收敛于零时衰减指数应满足的条件。递阶最小二乘具有良好的性能 ,其计算量比递推最小二乘辨识要小得多 。

PD~α-型分数阶迭代学习控制在L^p范数意义下的收敛性分析

针对一类分数阶线性系统,讨论了PDα-型分数阶迭代学习控制算法的单调收敛性。首先,在Lebesgue-p(Lp)范数意义下,对一、二阶PDα-型控制算法的单调收敛性进行理论分析,推导出其单调收敛的充分条件,并推广到N阶控制算法的情形;然后,对二者的收敛快慢进行了详细说明。结论表明,控制算法的收敛条件由学习增益和系统自身属性共同决定。仿真实验验证了理论的正确性和控制算法的可行性。

关于一类插值多项式的最高收敛阶(英文)

以第一类Tchebyshev多项式的零点作为插值节点 ,推广了伯恩斯坦提出的一个问题 ,构造了插值多项式算子Gn ,b(f ;x) ,它不仅对 f(x) ∈Ca[- 1,1] (0 a b - 1,其中 b为自然数 )一致收敛 ,而且收敛阶达到了最佳。对算子Gn ,b(f ;x) ,最高收敛阶不会超过 1/nb 。

关于一个Bernstein型插值过程收敛阶的点态估计

主要研究了一个Bernstein型插值多项式Hn( f;x)对Cj[- 1 ,1 ] ( j=0或 1 )连续函数类的逼近阶 ,改进了文献 [1 ]的结果 。

6阶收敛的牛顿迭代修正格式

给出两种牛顿迭代法的修正格式,证明了该迭代格式是六阶收敛到单根.数值实验表明,与其它已知的牛顿迭代格式相比,该迭代格式具有一定的优越性.

二元组合型三角插值多项式的收敛阶

构造了一个二元组合型三角插值多项式算子Tnm( f ;x ,y) ,使得Tnm( f ;x ,y)不仅对于任意被插值的二元连续周期函数都能在全平面上一致收敛 ,且具有最佳收敛阶。

多项时间分数阶扩散方程类Wilson非协调元的超收敛分析

基于L1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Wilson非协调有限元方法.首先证明其逼近格式的无条件稳定性.其次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超逼近结果,进一步地,借助插值后处理技术导出了超收敛估计.

分数阶线性系统二阶P型迭代学习控制收敛性分析

针对一类α(0≤α<1)分数阶线性系统,讨论其P型迭代学习控制(ILC)问题。首先,通过引入λ-范数并借助广义Gronwall不等式,分别获得了开环系统一阶和二阶P型ILC收敛的充分条件。然后,借助Qp因子概念,对上述两种ILC的收敛速度进行了比较,并用数值仿真验证了该方法的有效性。

Riesz分数阶反应-扩散方程数值近似的稳定性与收敛性分析

分数阶微分方程可以用来模拟工程,物理,生物等科学领域中的许多现象,然而分数阶微分方程的数值方法与理论分析是一项困难的事,其理论分析与经典的数值方法之间有很大的差异.本文考虑一个Riesz分数阶反应-扩散方程.这个方程是将一般的反应-扩散方程的二阶导用Riesz导数来替换.利用Riemann-Liouville定义和Grünwald-Letnikov定义之间的关系,我们提出了一个显示的数值近似,同时讨论了稳定性与收敛性,并给出数值例子.

五阶收敛的FastICA改进算法

目前应用较多的FastICA算法利用了二阶收敛的牛顿迭代法进行优化,为了加快算法的收敛速度,用五阶收敛的牛顿迭代法对其进行改进,得出了两种改进的FastICA算法,通过实验验证了改进算法的性能。