

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
1、非線性特征值問題是當前一個熱門的研究方向.本文研究一類帶特殊結構一低秩阻尼結構的非線性特征值問題.這類問題在振動分析,光纖設計,流固耦合問題,聲學結構模擬,直線加速器設計等問題中有著廣泛的應用.我們注重利用其低秩阻尼的性質(zhì),得到這一類非線性特征值問題的理論和算法上的進展。
首先,我們研究對稱特征值問題的非線性低秩修正問題.這也是一類低秩阻尼的非線性特征值問題.我們給出了其特征值的存在性及分布理論.在這些結果基礎上,我們提出三種
2、數(shù)值算法用來解決這類問題,包括Picard迭代,非線性Rayleigh商迭代和逐次線性逼近方法(SLAM)以及相關的防護技術.我們證明了在一些符合實際情況的條件下,SLAM具有全局收斂性.而數(shù)值例子也證明SLAM是最可靠的算法.特別的,對光纖設計非線性特征值問題,我們給出數(shù)值例子生成和實現(xiàn)的詳細介紹。
其次,我們研究低秩阻尼的二次特征值問題.我們提出一種新的方法來利用其低秩阻尼的性質(zhì)進行高效求解.這種方法叫做經(jīng)過Padé逼近的
3、簡約線性化(TLP)方法.TLP方法能夠通過求解一個維數(shù)稍微增長的線性特征值問題來解決低秩阻尼的二次特征值問題.我們還對TLP方法做了誤差分析.基于這個誤差分析,我們提出了一種新的二次特征值問題的縮放技術,用來提高TLP方法的精度.數(shù)值例子證明TLP方法比常用的線性化方法更有效率。
最后,我們將TLP方法推廣應用于一般形式的低秩阻尼的非線性特征值問題。我們用來自于直線加速器設計等問題中的數(shù)值例子來證明TLP方法比常用的非線性A
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 非線性離散特征值問題的多解性.pdf
- 兩個線性特征值問題的非線性擾動.pdf
- 邊界元非線性特征值問題數(shù)值解法
- 一類特征值問題的非線性化.pdf
- 非線性特征值問題的二次近似方法.pdf
- 質(zhì)點-阻尼-彈簧系統(tǒng)的特征值反問題.pdf
- 擬線性橢圓方程特征值問題.pdf
- 46721.高階非線性橢圓方程的特征值問題的多重解
- 求解非線性方程的非精確方法及逆特征值問題.pdf
- lmmo方法在一類非線性特征值問題中的應用
- 一個四階微分算子的非線性特征值問題.pdf
- 線性響應特征值問題的數(shù)值方法研究.pdf
- 特征值優(yōu)化問題的若干算法研究.pdf
- 部分正交廣義Arnoldi方法及其對非線性特征值問題的應用.pdf
- Kaup-Newell系統(tǒng)非線性化特征值問題的若干方面.pdf
- 求解非線性方程的Ulm類方法及逆特征值問題.pdf
- 求解特征值互補問題的ABS算法.pdf
- 解大型稀疏非線性特征值問題的一類迭代投影法.pdf
- 模糊線性系統(tǒng)及廣義特征值、奇異值問題.pdf
- 36234.lmmo方法在一類非線性特征值問題中的應用
評論
0/150
提交評論