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无界域上具阻尼的Kdv-Ksv方程的整体吸引子 被引量:3
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作者 高平 赵怡 《中山大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2002年第1期5-8,共4页
证明了有阻尼而没有Marangoni效应的Kdv_Ksv方程在R上存在整体吸引子
关键词 整体吸引子 吸收集 算子分解 kdv-ksv方程 Kuratowskii α-测度 阻尼 无界域
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具有色散的阻尼KDV-KSV方程的惯性分形集 被引量:2
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作者 李栋龙 李群宏 韩松 《广西工学院学报》 CAS 2002年第2期1-5,共5页
研究有阻尼 ,没有 Marangoni效应的色散 KDV- KSV方程 ,通过引入等价范数 ,证明算子的强挤压性及L ipszchize连续性 ,从而证明了惯性分形集在 H1 空间的存在性。
关键词 色散 阻尼 kdv-ksv方程 强挤压性 惯性分形集 算子 等阶范数 空间分解
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无界域上具阻尼的Kdv-Ksv方程的指数吸引子 被引量:1
3
作者 席泓 高平 李有慧 《西南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2002年第1期13-18,共6页
通过加权空间的紧性和算子的分解来构造H2 (R1)的紧算子 ,证明了Kdv Ksv方程在H2 (R1)中存在一个指数吸引子 .
关键词 无界区域 kdv-ksv方程 挤压性 指数吸引子 阻尼 加权空间 整体吸引子
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具阻尼的KdV-KSV方程的整体吸引子 被引量:7
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作者 夏红强 《应用数学》 CSCD 1999年第1期31-36,共6页
本文证明了有阻尼的、没有Marangoni效应的KdV-KSV方程的周期初值问题存在整体吸引子。
关键词 整体吸引子 周期初值问题 kdv-ksv方程 阻尼
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KdV-KSV方程的初边值问题 被引量:2
5
作者 夏红强 《应用数学》 CSCD 1998年第2期116-121,共6页
本文证明了KdV-KSV方程的周期边值问题和Cauchy问题广义解和古典解的整体存在性、正则性及唯一性.
关键词 kdv-ksv方程 周期边值问题 初边值问题 广义解
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基于非线性Kdv-KSV方程平衡泛函的优化聚类算法 被引量:1
6
作者 刘朝霞 《科技通报》 北大核心 2015年第12期121-122,138,共3页
提出基于非线性Kdv-KSV方程平衡泛函的优化聚类算法,运用非线性kdv-ksv方程式定义映射集范数设置初始类聚中心,通过泛函空间完成聚类数据的中心向量数域计算,划分聚类数据目标函数,利用隶属矩阵判断划分得到最优聚类的过程。仿真实验表... 提出基于非线性Kdv-KSV方程平衡泛函的优化聚类算法,运用非线性kdv-ksv方程式定义映射集范数设置初始类聚中心,通过泛函空间完成聚类数据的中心向量数域计算,划分聚类数据目标函数,利用隶属矩阵判断划分得到最优聚类的过程。仿真实验表明,基于非线性Kdv-KSV方程平衡泛函的优化聚类算法,数据收敛速度更快,动态特性跟踪效果更好,并且降低了聚类计算对初始值的依赖性。提高了处理高维数据的能力。 展开更多
关键词 kdv-ksv方程 非线性 泛函空间 优化聚类
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一类非线性KdV-KSV方程的泛函性平衡解研究 被引量:2
7
作者 王旭琴 《科技通报》 北大核心 2015年第12期1-3,共3页
通过研究非线性Kd V-KSV方程的泛函性平衡解,构建具有稳定性的系统控制模型,在模糊控制和时间序列预测等领域具有较好的应用性。在介绍非线性Kd V-KSV方程的概念和性质的基础上,进行泛函性平衡解的求解和相关定理的证明,采用变尺度思想... 通过研究非线性Kd V-KSV方程的泛函性平衡解,构建具有稳定性的系统控制模型,在模糊控制和时间序列预测等领域具有较好的应用性。在介绍非线性Kd V-KSV方程的概念和性质的基础上,进行泛函性平衡解的求解和相关定理的证明,采用变尺度思想,将广义梯度投影算法引入到向量核中,得出Schur complement泛函准则,进而证明得出该类Kd V-KSV方程的泛函性平衡解唯一存在,且是渐进收敛的,该结论将在模糊控制和生物基因演化控制研究中具有重要的价值。 展开更多
关键词 非线性kdv-ksv方程 泛函 平衡解
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具有阻尼和Marangoni效应的KdV-KSV方程时间周期解的存在性 被引量:1
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作者 施秀莲 《应用数学学报》 CSCD 北大核心 2014年第3期527-536,共10页
利用Galerkin方法和Leray-Schauder不动点定理,研究了一类具有阻尼和Marangoni效应的KdV-KSV方程时间周期解的存在性,得出在一定条件下,方程存在时间周期解.
关键词 kdv-ksv方程 时间周期解 GALERKIN方法
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非线性KDV-KSV方程聚类优化算法研究
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作者 刘朝霞 《阴山学刊(自然科学版)》 2017年第1期68-70,共3页
聚类算法作为网络时代研究数据挖掘技术的重要方法被各个应用领域广泛使用,但目前所使用的聚类算法,仅仅能够求得局部最优解,而忽略了全局最优解,聚类优化结果没有良好的稳定性,对高维空间的数据计算不准确.本文提出了运用非线性KDV-KS... 聚类算法作为网络时代研究数据挖掘技术的重要方法被各个应用领域广泛使用,但目前所使用的聚类算法,仅仅能够求得局部最优解,而忽略了全局最优解,聚类优化结果没有良好的稳定性,对高维空间的数据计算不准确.本文提出了运用非线性KDV-KSV方程式定义影射集范数,设置初始聚类中心、通过泛函空间完成聚类中心向量的计算,得到聚类数据目标方程、通过判断隶属矩阵得到最优聚类组合. 展开更多
关键词 非线性kdv-ksv方程 初始聚类中心 聚类算法
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