【摘 要】
：
一、引言Korteweg-de vries(简称KDV)虽是描述浅水波中长波传播过程的非线性偏微分方程,但它在非常广泛的领域里都得到应用。如在冷等离子体中的磁流体波、弹性柱中的纵向频散波、管道中的旋转流等领域中都用到了KDV方程。在大气科学的研究中也引进了KDV方程。 在一定条件下,KDV方程可以求得解析解,但在一般情况下却不易求得解析解。因
论文部分内容阅读
一、引言Korteweg-de vries(简称KDV)虽是描述浅水波中长波传播过程的非线性偏微分方程,但它在非常广泛的领域里都得到应用。如在冷等离子体中的磁流体波、弹性柱中的纵向频散波、管道中的旋转流等领域中都用到了KDV方程。在大气科学的研究中也引进了KDV方程。 在一定条件下,KDV方程可以求得解析解,但在一般情况下却不易求得解析解。因
其他文献
本文以有限元法产生的离散解为背景给出一个简单的绘制等值线的算法,稍加修改也可应用于任意离散数据点集的情况。对于任意离散数据点集的情况我们将在以后讨论。 不失一般性,我们只考虑三角形元。设在每个三角形上,已知拟合曲面z=f(x,y)。下面讨论两种算法。 1.三角剖分法 将三角形剖分为若干个小三角形(比较简单的分法是分为相似三角形)。设拟合曲面z=f(z,y)在小三角形的每个边上可看作线性函数。计算小
假设给定一个n次的复系数多项式 f(x)=f_0(z)=a(0.00)z~n+a_(1.0)z~(n-1)+…a_(n-),o~z+a_n,o,a_(0.0)×a_(n,o)(?)0。(1)研究(1)的根在复平面上分布的问题是很有意义的。在这篇文章中,我们将讨论(1)的根关于虚轴,左半平面和右半平面的分布问题,并给出一种确定(1)在虚轴上左半平面和右半平面内根的个数的迭代法。
§1.引言 求线性方程组的数值解有直接法和迭代法。在迭代法中,超松弛迭代占有重要地位。文[1]把超松弛迭代推广到双参数的情况(称加速松弛法),对在什么条件下方法收敛的问题进行了讨论,并指出如何确定加速松弛法的最佳参数是有待今后解决的问题。本文确定了加速松弛法的最佳参数,使迭代矩阵的谱半径达到最小,并在各种情况下对加速松弛法与超松弛法的收敛速度进行了比较。
§1.转换公式及最小方差估计 体通量、反应率等一类特征量的积分表达式为 A=∫_r∫_vx(P)T(P,P′)f(P,P′)dp′dp,(1)其中 P=(r,E,Ω)为六维相空间Γ中的一个点,r,E,Ω依次为粒子的位置,能量,运动方向单位矢量,V为非增殖凸区域,T(P,P′)为粒子由P出发,迁移到P′的概率密度函数,P′=(r+R′Ω,E,Ω),r+R′Ω∈V,f(P,P′)为依赖于P和P′的估计
文献[1]提出的样条有限点法是以B样条为基函数的半解析法,它只在一个坐标方向剖分网格,每个节点只有一个未知数。在有限元法中,解板弯曲等问题它具有很大的优越性,比通常在二个坐标方向剖分网格的其它有限元法要求计算机的内存贮量少,计算精度高及求解速度快。就是有限条法[2]相同的网格剖分,其未知数也比它多一倍。
§1.引言 为了叙述上的简洁而又不失一般性,我们考虑Stiff常微分方程组自治系统初值问题 y′-f(y),y(0)=Y_0 (1.1)的数值解,在此假定F(y)有适当的可微性并用y(z)表示(1.1)的精确解,用y_n表示(1.1)在x=nh点的数值解。h为积分步长,记f_n=f(y_n)。 在[1]中,Dahlquist证明了A稳定的线性多步法所能达到的最高阶是2。1978年Wanner等人进
§1.引言 设θ(r)为裂变中子的发射密度,ρ(r′→r)为r′处的一个裂变中子在r处产生的裂变次级中子数。从中子输运方程可以得到核系统临界问题的基本方程为
一、问题的提出与降维 在非线性优化问题中,当参数较多时,可能有一些参数对目标函数的影响并不显著,也可能有某些参数被改变到一定程度之后,例如达到极值点的某个邻域之后,就对目标函数没有显著的影响了。如想提高优化速度,在这些情况下可以对影响不显著的参数或它们的线性组合不再进行搜索。这就是我们定义的降维。