解STIFF常微分方程组初值问题(k,1)-方法的收缩性

本文建立了解常微分方程组初值问题(k,l)-方法的收缩性概念,讨论了收缩区域的若干性质,比较了 Cryer 方法^([1])、Gear 方法,Enrighl 方法和混合方法(2.2)的收缩性.结果表明,在这些方法中,(2.2)的收缩性是最佳的.

求解STIFF常微分方程组初值问题的插值型混合方法

本文以代数插值为工具,构造了两类具良好收缩性质的解STIFF常微分方程初值问题的混合方法,数值试验表明,它们的精度优于Gear方法,由于其不等距步长公式极易求得,变阶变步长实现成为可能。

求解Stiff常微分方程组的一类二阶导数多项式配置法

本文利用多项式配置的思想构造了一类带有二阶导数的配置法。此类方法具有单步法的形式,其每步联立得到m个点上的数值解。文中证明了此类方法的收敛阶为2m+1。对于等间距置点的情形,3、5、7和9阶公式均是A(α)-稳定的,相应最大α为90°.89°50′,88°22′和85°16′。从计算上考虑,此类方法尤其适于求解自治Stiff常微分方程。

常微分方程组初值问题的Lagrange插值逼近方法

常微分方程的快速发展和很多学科有着紧密的关系,随着众多的数学家对其研究的不断加深,极大地推动了现代数学的发展。因此,本文研究拉格朗日插值(Lagrange)逼近方法在常微分方程组初值问题上的应用,推导出Lagrange插值法的逼近算法,求解常微分方程组初值问题的数值解,也就是通过具体的例子,利用Lagrange插值逼近方法构造相对应的数值格式,寻找误差和多项式次数的关系,将结果可视化,最后对相应的误差结果进行分析。数值结果表明Lagrange插值逼近方法具有较高的精度。

一类求解stiff 常微分方程组非线性显式及隐式单步法

本文构造了一类适于求解stiff 和振荡问题具A-稳定的非线性显式单步法及L-稳定的隐式单步法.这些方法与一些文献的同阶方法相比,具有相同的数值稳定性和较少的计算量.本文构造的L-稳定的数值积分公式对于特征值接近或位于虚轴的stiff 问题也是有效的.文末的数值例子表明,本文所构造的方法对某些类型的stiff 问题是有效的.

一类求解stiff和奇异的常微分方程组初值问题的非线性显式方法

本文用有理函数逼近真理解y(x)的方法，利用函数值的组合代替同阶导数的计算，构造了一类非线性的显式单步法和两步法，这些方法中均不含f(x)的全导数计算，与[2]－[5]中的同阶相比，保持了相同的稳定性并减少了计算量，本文的数值例子表明，这些方法对某些类型的stiff问题和振荡问题，以及解具有奇性的奇异值问题均是有效的。

常微分方程组的演化建模

利用演化算法的自适应、自组织、自学习的特性，设计了遗传程序设计与遗传算法相嵌套的常微分方程组混合演化建模算法，以遗传程序设计优化模型结构，以遗传算法优化模型参数，首次实现了常微分方程组建模过程自动化并可进行有效的预测．数值实验表明：采用这种算法能在较短的运行时间和较小的演化代数内搜索到多个较优的常微分方程组模型。

一类常微分方程组在封闭右边界条件下解的结构

本文作者研究了一类常微分方程组在定值右边界条件和随自变量r变化的左边界条件下解的结构,从结构中可以清晰看出方程组中出现的参数对解的影响,能帮助人们认识模型遵从的内在规律,从而更加方便简单的编制相应的分析软件。

常微分方程组并行演化建模的实验研究

以常微分方程组的演化建模问题为主要研究对象,设计了分布式异步并行演化算法,并以128台PIII 500微机通过10Mbps的以太网互联而成的机群系统作为模拟实验环境进行了大规模的并行实验,系统地测试了算法中的一些重要的并行控制参数,包括处理机间的连通度、个体的迁移率和迁移代频等对算法性能的影响,得到了一些崭新的实验结果,给出了一些结果分析,特别是对串行算法和并行算法的最好建模结果进行了比较.

非线性动力学常微分方程组高精度数值积分方法

建立了一种求解非线性动力学常微分方程组初值问题的新方法.若非线性函数一阶导数存在,则给出解的积分方程表达式,计算得到按规定误差要求的高精度数值解.引入一般自治或非自治非线性系统的首次近似Jacobi矩阵,不作任何假设重构等价的非线性常微分方程组,简捷而有广泛的适应性,不改变方程的本质,但其主项构成线性化方程组,其它项则代表非线性函数高阶余项而不涉及Taylor级数展开计算,给出该方程组初值问题的Duhamel卷积分解析表达式,在时间步长内进行数值积分迭代求解,在指定误差内快速收敛,逐步递推获得非线性常微分方程的瞬态响应和全时域高精度数值解.积分解连续满足微分方程组而不是在离散的步长端点上满足代数方程组,打破了传统用增量法在离散点上建立的代数方程组迭代求解,从而使传统:Euler型逐步积分法的各种差分格式算法改变成真正的积分格式算法.数值计算中给出指数矩阵递增展开式,变矩阵乘法为乘积系数的加法,避免了大量矩阵自乘而大大提高计算效率.算法验证为无条件稳定,则保证对线性常微分方程而言,计算中舍入误差的传播不会扩散,不出现计算机字长有限而引起舍入误差导致计算不确定性问题.基于以上理论和数值方法,计算了线性非线性算例并进行了分析,验证了本方法简捷而有广泛的适应性,可以?

拟线性常微分方程组边值问题的奇摄动

本文研究拟线性常微分方程组边值问题 x′=f(t,x,y,ε),εy″=g(t,x,y,ε)y′+h(t,x,y,ε), x(0,ε)=A(ε),y(0,ε)=B( ε),y(1,ε)=C(ε)的奇摄动.其中x,f,y,h,A,B和C均属于R^n和g是对角矩阵.在适当的假设下,利用对角化技巧和微分不等式理论获得了解的存在和它的按分量逐个一致有效的估计.

高阶非线性常微分方程组的可积类型

线性微分方程在物理学，力学及控制论中有着广泛应用，近年来在国内外一些重要刊物上发表多篇有关求微分方程精确解的论文。本文在这些论文的基础上，借助于Ｌｃｉｂｎｉｚ求导公式及变换组法，进而提出了高阶非线性常微分方程组的求解法，于是论证了它的可积性，所得结果是相应文献结果的推广。

一类常微分方程组在定值右边界条件下的解的结构

作者研究了一类常微分方程组在定值右边界条件和随变量r变化的左边界条件下解的结构 ,从此结构中可以清晰看出方程组中出现的参数对解的影响 ,能帮助人们认识模型遵从的内在规律 。

动态系统的常微分方程组建模——基于不同搜索技术的实验研究

以人口模型和化学反应模型为例 ,通过大量实验研究比较了分别采用基于两种传统的搜索方法即局部搜索算法和模拟退火算法、遗传程序设计方法 (简称 GP)以及遗传算法 (简称 GA)四者相互结合的 14种不同算法建立动态系统的常微分方程组模型的实验结果 ,得到了有关各算法性能比较的一些新的结论 .两个实例的实验结果表明 :在 14种算法中 ,GP+GA+L S MU算法 (即在采用 GP的模型结构的优化过程中嵌入采用 GA的模型参数的优化过程 ,并且在每一演化代对种群中的部分个体进行基于 GP的标准变异算子产生邻域解的局部搜索过程 )是目前解决常微分方程组建模问题的最好算法 .

一类二阶常微分方程组的特解公式

采用待定系数法,给出了非齐次项为三角函数与指数函数乘积的三维二阶常系数线性微分方程组的特解公式,并通过算例验证了微分方程组的特解公式的正确性。

基于思维进化算法的常微分方程组演化建模

在基本的思维进化算法(Mind Evolutionary Computation, 原名Mind-Evolution-Based Machine Learning)框架[1]的基础上,吸取遗传规划(GP)中的树形编码思想,提出了利用树结构进行信息抽取的方法,进而实现了用于常微分方程组演化建模的趋同、异化算子,并获取了优良的效果,使MEC在非数值优化领域中得到了进一步应用。最后的仿真实例的结果表明,同GP方法[2]比较,MEC方法具有计算速度快、建模结果优和全局搜索性能好等明显优点。

一类二阶常微分方程组的通解

采用降阶和特征根(欧拉)方法,给出了一类三维二阶常系数微分方程组的通解公式,并通过算例与拉氏变换法进行了比较,说明了利用通解公式求解高阶微分方程组比采用其他方法求解更简捷。

W_2~1［a，b」空间中线性变系数常微分方程组的精确解

该文利用再生核空间的技巧，在Ｗ［ａ，ｂ］空间中给出了微分方程组：的精确解，利用精确解给出了便于用计算机计算的近似解．

一类二阶常微分方程组特解形式的探讨

采用待定系数法,给出了非齐次项为二次多项式与三角函数乘积的三维二阶常系数线性微分方程组的特解公式,并通过算例验证了特解公式的正确性。

用Gear法求解病态的引信球转子运动常微分方程组

应用欧拉角及欧拉动力学方程、欧拉运动学方程所建立的描述引信球转子转正运动的数学模型,为强非线性的病态常微分方程组。为了准确、高效地分析球转子的运动过程,以某火炮引信球转子为例,针对不同参量和积分精度,对比地应用了Gear方法和Runge-Kutta方法,对该方程组进行了数值模拟。Gear方法比Runge-Kutta方法易于获得准确解,并且耗用机时也短。