简介：我们为分级的波浪考虑反的散布问题。我们分析反的出生的系列的集中并且在二和三种尺寸为球状地对称的媒介的案例在数字模拟学习它的使用。

简介：本文给出近期得到的Taylor级数的若干近似性质及其某些应用。

简介：

简介：导出了迁移方程的扩散近似方程,说明了它的离散纵标方法在区间内和边界上都有扩散极限,它的解关于一致地收敛于迁移方程的解.其收敛性的证明是依据其渐近扩散展开式,在边界层上得到的误差估计逼近其离散纵标方法的解.

简介：自适应坐标变换方法是为解决多介质和大变形问题而提出的一类网格生成方法，该方法中的一种为近似保持网格夹角不变，保持物质界面为拉氏描述，并要求网格速度在最小二乘意义下尽量靠近流体运动速度。这里所讨论的坐标变换的自适应性，指的是新坐标系自动适应流体流场的一些重要特性（接近流体速度）以及保持网格的几何特性（保角）。为了处理多介质情况，网格方程应在子区域的所有边界上给出边界条件。

简介：利用查表确定标准正态分布的函数值非常有限,这给工程应用带来很多不便。文章讨论了基于神经网络计算标准正态分布函数值的方法、数学原理、网络构造和学习过程。示例表明,计算简洁、方便,准确率能达到10^-6。

简介：本文给出了分数阶积分微分方程的一种新的解法．利用未知函数的泰功多项式展开将分数阶积分微分方程近拟转化为一个涉及未知函数及其n阶导数的线性方程组．数值例子表明该方法的有效性．

简介：本文研究—类强阻尼非线性波方程，通过变换的方法。我们构造了方程的近似惯性流形序列，并得到了对于方程的整体吸引子的逼近估计。

简介：定义了向量筐函数的C-Stieltjes近似可表示算子，并研究了它的性质。另外，我们定义了向量值函数的近似C-Stieltjes积分，并证明了它的收敛定理。

简介：梯形近似方法是研究低密度、短程力系统的主要方法,在典型的实验条件下,超冷费米气体满足梯形近似方法的使用条件。本文我们首先对超冷费米气体进行简要介绍,接着介绍了多体物理中的梯形近似方法在其中的应用,希望有助于学生对梯形近似方法的理解和掌握。

简介：讨论了Banach空间X上两个算子T,S拟相似时,近似点谱σa(T)的每一个连通分支与σa(S)以及σs(S)的相交关系.证明了σa(T)的每一个连通分支与σs(S)的交非空,并且给出了σa(T)的连通分支与σa(S)交非空的充要条件.

简介：本文运用模糊仿真技术中的近似推理方法和差分原理，求解具有模糊不确定性时的二阶微分方程的边值问题．

简介：本文利用对非牛顿粘性不可压缩流方程对时间t的解析性和长时间渐近性估计，具体构造了它的近似惯性流形，并得出收敛阶估计。

简介：本文给出了重新启动的LGMRES方法的一种代价更小的实现方式。这种做法基于消除以下减慢收敛速度的现象：重新启动的simplerGMRES的每次循环结束时得到的残向量经常交替方向，与重新启动的GMRES的情形类似。这种新的变形的方法的优点是它比重新启动的LGMRES所需要的计算量要少，大量的例子表明该方法计算速度更快。

简介：讨论了Banach空间X上两个算子T,S拟相似时,近似点谱σa(T)的每一个连通分支与σa(S)以及σ5(S)的相交关系.证明了σa(T)的每一个连通分支与σ5(S)的交非空,并且给出了σa(T)的连通分支与σa(S)交非空的充要条件.

简介：在假设标的资产价格的波动率是一个快速均值回复OU过程的函数的条件下,导出相应的可违约债券价格公式所应满足的偏微分方程,并利用Taylof级数展开得到一组Poisson方程.求解这些方程,得到非完全市场下固定补偿率的债券价格的近似表达式,然后在不同的补偿率规定上作了一些修正和推广.

简介：近似邻近点算法是求解单调变分不等式的一个有效方法,该算法通过解决一系列强单调子问题,产生近似邻近点序列来逼近变分不等式的解,而外梯度算法则通过每次迭代中增加一个投影来克服一般投影算法限制太强的缺点,但它们均未能改变迭代步骤中不规则闭凸区域上投影难计算的问题.于是,本文结合外梯度算法的迭代格式,构造包含原投影区域的半空间,将投影建立在半空间上,简化了投影的求解过程,并对新的邻近点序列作相应限制,使得改进的算法具有较好的收敛性.

简介：计算出涉及广义Fibonacci-Lucas数的幂的一些级数的近似值.

简介：分别以Bemstain多项式以及准均匀B样条为基函数，来逼近线性高振荡常微分方程。通过求解基函数对应的系数方程组，得到方程的近似解。通过数值实验表明用准均匀B样条函数的逼近效果要比Bemstain多项式要好。

简介：研究了Lipschitz伪压缩映射的黏滞迭代方法.设E为一致光滑Bannach空间,K为E的闭凸子集,TK→K为Lipschitz伪压缩映射且其不动点集F(T)非空,f为K上的压缩映射且t∈(0,1).若黏滞迭代路径{xt},xt=(1-t)f(xt)+tTxt且对任意初始向量x1∈K,迭代序列{xn}定义为xn+1=λnθnf(xn)+[1-λn(1+θn)]xn+λnTxn,则当t→1-和n→∞时,{xt}和{xn}都强收敛于T的不动点,同时该不动点还是一类变分不等式的解.