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基于哈密顿解法的矩形厚板分析 被引量:10
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作者 鞠伟 岑松 龙驭球 《工程力学》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期1-7,33,共8页
建立了分析Reissner-Mindlin厚板问题的哈密顿解法。首先,以x坐标模拟时间坐标,选用互为对偶的混合变量作为基本变量,建立哈密顿正则微分方程组。然后,采用分离变量法和特征函数展开法在相应的边界条件下求出级数解。最后,给出矩形厚板... 建立了分析Reissner-Mindlin厚板问题的哈密顿解法。首先,以x坐标模拟时间坐标,选用互为对偶的混合变量作为基本变量,建立哈密顿正则微分方程组。然后,采用分离变量法和特征函数展开法在相应的边界条件下求出级数解。最后,给出矩形厚板典型例题的解答,分析了级数解的收敛性质。与常用的半逆解法相比,Hamilton解法有其优点:一是求解方法严密合理、有规可循;二是应用范围广,可用于求解系列问题。 展开更多
关键词 Reissner-Mindlin厚板理论 哈密顿解法 对偶混合变量 正则微分方程 特征函数展开法
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约束多体系统动力学正则方程的约束变尺度方法 被引量:4
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作者 张学胜 陈万吉 《计算力学学报》 CAS CSCD 1999年第3期314-319,共6页
对约束多体系统动力学的正则方程建立了最优化问题模型,采用辛差分格式,提出相应的最优化问题的约束变尺度法。该方法有效地提高了计算稳定性,算例说明了方法的有效性。
关键词 多体系统 正则方程 微分 代数方程组 约束最优化
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On existence and uniqueness of solutions to uncertain backward stochastic differential equations
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作者 FEI Wei-yin 《Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities)》 SCIE CSCD 2014年第1期53-66,共14页
This paper is concerned with a class of uncertain backward stochastic differential equations (UBSDEs) driven by both an m-dimensional Brownian motion and a d-dimensional canonical process with uniform Lipschitzian c... This paper is concerned with a class of uncertain backward stochastic differential equations (UBSDEs) driven by both an m-dimensional Brownian motion and a d-dimensional canonical process with uniform Lipschitzian coefficients. Such equations can be useful in mod- elling hybrid systems, where the phenomena are simultaneously subjected to two kinds of un- certainties: randomness and uncertainty. The solutions of UBSDEs are the uncertain stochastic processes. Thus, the existence and uniqueness of solutions to UBSDEs with Lipschitzian coeffi- cients are proved. 展开更多
关键词 Uncertain backward stochastic differential equations(UBSDEs) canonical process existence and uniqueness Lipschitzian condition martingale representation theorem
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On the High-Order Quasi Exactly Solvable Differential Equations
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作者 Talal H. Alzanki Mohamed S. Shaaban Mohamad K. El-Daou 《American Journal of Computational Mathematics》 2019年第4期234-250,共17页
In this paper, we present a new method for solving a class of high-order quasi exactly solvable ordinary differential equations. With this method, the computed solution is expressed as a linear combination of the cano... In this paper, we present a new method for solving a class of high-order quasi exactly solvable ordinary differential equations. With this method, the computed solution is expressed as a linear combination of the canonical polynomials associated with the given differential operator. An iterative algorithm summarizing the procedure is presented and its efficiency is demonstrated through considering two applied problems. 展开更多
关键词 Quasi-Exactly SOLVABLE HIGH-ORDER differential equations canonical Polynomials Tau Method
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PDEs对单向二维CCA的影响
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作者 陈柯鑫 范丽亚 《聊城大学学报(自然科学版)》 2021年第2期14-25,95,共13页
累计贡献率(CCR)决定着降维子空间的维度,贡献率越高,维度越大,计算成本也越高,但对图像的识别精度来说却并不一定越好。利用单向二维典型相关分析(2D-CCA)进行图像特征抽取时面临的CCR如何选取问题,目前还没有一个有效的解决方案。偏... 累计贡献率(CCR)决定着降维子空间的维度,贡献率越高,维度越大,计算成本也越高,但对图像的识别精度来说却并不一定越好。利用单向二维典型相关分析(2D-CCA)进行图像特征抽取时面临的CCR如何选取问题,目前还没有一个有效的解决方案。偏微分方程组(PDEs)与一维典型相关分析(CCA)的算法结合并没有解决CCA存在的会破坏图像的空间结构,丢失图像的判别信息以及造成“维数灾难”等问题。为解决上述问题,提出了将PDEs与单向2D-CCA结合的一体化学习算法,着重研究了PDEs对2D-CCA中CCR的影响。在AR数据集、FRGCv数据集上的实验以及对比实验的结果表明PDEs的进化不仅可以弱化2D-CCA中CCR的选择,甚至不用考虑CCR的选择,原则上不超过5次的进化可达到最优识别精度,且识别精度明显优于基于PDEs的一维CCA算法。 展开更多
关键词 图像识别 二维典型相关分析 偏微分方程 累积贡献率 进化次数
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