2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、許多實際問題和大量的物理現(xiàn)象可以抽象為積分方程和偏微分方程,因此構(gòu)造這些方程的快速數(shù)值算法就有著重要的理論意義和實際應用價值,本文以小波為工具研究這些方程的數(shù)值算法,基于小波的數(shù)值求解積分(微分)方程的基本問題為:解的線性、非線性逼近;積分、微分算子的小波表示;解的穩(wěn)定性;解的收斂階的估計;自適應算法設計。本文以此為基礎提出了幾種解積分方程和偏微分方程的精細Legendre多小波方法,創(chuàng)新點包括:
   (1)深入研究了用Leg

2、endre多小波來表征Sobolev空間,得到了分別以范數(shù)L2和Hs的逼近誤差階的估計,這為用Legendre多小波方法估計積分、偏微分方程數(shù)值解的逼近誤差的階做理論準備。
   (2)導出了延拓的Legendre小波,并分析了此小波的結(jié)構(gòu)以及性質(zhì).構(gòu)造了延拓Legendre小波神經(jīng)網(wǎng)絡,此小波神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)點為:結(jié)構(gòu)簡單、高階的逼近精度、收斂速度快以及低的計算復雜性,并用來解決非線性函數(shù)的逼近問題。
   (3)提出了積

3、分算子的精細Legendre多小波非標準表示以及快速算法,此計算方式的優(yōu)點為:積分算子矩陣為稀疏的、低維的以及塊對角的。另外,非常有價值的地方是:不同子區(qū)間的積分算子矩陣是一樣的。這些性質(zhì)極大程度地降低了用小波表示積分算子的計算復雜性。
   (4)用已經(jīng)得到的Legendre小波神經(jīng)網(wǎng)絡和精細Legendre多小波方法有效地數(shù)值求解了Lane-Emden方程、Fredhlom方程.此方法的解決思路為:這些方程先被轉(zhuǎn)化為積分方程

4、,再用Legendre小波神經(jīng)網(wǎng)絡來逼近非線性函數(shù),精細Legendre小波方法用來計算每個子區(qū)間[2-nl,2-n(l+1))上的積分算子、乘積算子以及整數(shù)冪算子,則積分方程就可轉(zhuǎn)化為線性代數(shù)方程。再解此線性代數(shù)方程組就可以得到在子區(qū)間[2-nl,2-n(l+1))上的數(shù)值解,綜合每個子區(qū)間的解就得到了方程的整個數(shù)值解。另外,還用精細Legendre小波方法解決了積分函數(shù)的最優(yōu)化問題。
   (5)通過用Legendre多小波

5、基函數(shù)代替弱變分形式的基,構(gòu)造了弱Legendre多小波變分形式,有效地解決了Wavelet-Galerkin方法處理偏微分方程的邊界條件以及計算連接系數(shù)的困難。這樣邊界條件以弱的方式加到了變分形式,而不必象變分形式那樣強加邊界條件,詳細計算了微分算子的精細Legendre多小波非標準表示,因為Legendre小波為分段多項式,故表示微分算子時計算的連接系數(shù)用到的是多項式的低階導數(shù),這降低了計算復雜性。以Poisson方程為例構(gòu)造了弱L

6、egendre多小波變分形式,并導出了分別以范數(shù)L2和H1的數(shù)值逼近解的收斂階的估計??傊?,構(gòu)造的弱Legendre多小波變分形式既有Wavelet-Galerkin方法的優(yōu)點又有弱Galerkin方法的長處。
   (6)用Legendre多小波的特點和混合有限元的優(yōu)勢,構(gòu)造了混合不連續(xù)Legendre-Wavelet-Galerkin(MDLWG)方法,此方法的優(yōu)點為:微分算子的有效稀疏表示、解滿足一致性、有高階的逼近精度以

7、及快速自適應算法。偏微分方程的邊界條件被以弱變分的方式加到數(shù)值流,此方式能容易地以低的計算復雜性逐元評價計算,得到的微分算子矩陣為塊對角的,故此方法可以降低解以小波系數(shù)為未知數(shù)的代數(shù)方程組的計算復雜性。此外,得到了帶Dirichlet邊界條件的橢圓偏微分方程的有效數(shù)值解,以及邊界條件的數(shù)值流計算的誤差估計的階為D(2-n(p-1))。數(shù)值實驗表明:這種方法是有效的。
   (7)以對流偏微分方程的本質(zhì)特點,用Legendre多小

8、波的性質(zhì)和不連續(xù)Galerkin方法的結(jié)構(gòu)特點,構(gòu)造了不連續(xù)Legendre-Wavelet-Galerkin(DLWG)方法解對流方程以及設計了快速自適應算法。此方法的思路為:用圖論的方法重新排列計算單元,再用精細Legendre多小波方法和不連續(xù)Galerkin方法的結(jié)構(gòu)特點,對流方程就可轉(zhuǎn)化為一系列的子代數(shù)方程的求解,這樣就可以不必解對流偏微分方程的整個代數(shù)方程組,而是以逐元逐元的方式求解。最重要的是:每個單元的計算時,涉及到的迎

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