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本文主要介绍了几种解决偏微分方程的方法，全局的和局部的Kansas方法以及特解法。本文着重研究用基于径向基函数(RBFs)的Kansas方法解决四阶的Berger方程。为了降低解高阶微分方程的难度，我们利用边界条件的特殊形式，把给出的方程分解成两个二阶的偏微分方程进行求解。在此基础上用局部的Kansas方法来解决。本文中分别选择了Matern函数和正则化的MQ作为基函数，并且对这两个基函数结果的精确性和稳定性做了比较，并用LOOCV(留一交叉验证法)来选取Matern函数和MQ的参数。通过数值模拟可以看到，所提出的方法是快速、稳定、精确的。在文章的最后给出了一些数值实验，实验结果表明用该方法解决Berger方程是非常稳定且有效的。