phương pháp xấp xỉ picard

... dãy số x0, x1,…, xn,… xn +1 = ϕ ( xn ) hội tụ nghiệm ε phương trình x = ϕ ( x) ( ε nghiệm đoạn [a; b] phương trình x = ϕ ( x) ) Ví dụ 2: Giải phương trình x3 + 4x – = Giải: (6) ⇔ x = (7) x +4 Đặt ... x0, x1,…, xn,… xn +1 = ϕ ( xn ) hội tụ nghiệm ε phương trình x = ϕ ( x) ( ε nghiệm đoạn [a; b] phương trình x = ϕ ( x) ) Áp dụng định lý ta giải phương trình sin x + cos x = 4x sin x + cos x cos ... x) = 4 Bài tập áp dụng: Bài tập 1: Giải phương trình sau: 1) x − + x = 2) x − x − = 3) 10 x − x − = Bài tập 2: a) Tính 790 với độ xác 0,001 b) Tìm phương pháp tính k a ( k nguyên dương, a > 0)...

Ngày tải lên: 12/09/2012, 16:21

Ngày tải lên: 09/04/2013, 21:43

Ngày tải lên: 09/04/2013, 21:43

... (0.44) – (0.46) phương pháp xấp xỉ tuyến tính kết hợp với phương pháp Galerkin phương pháp compact yếu Các kết phần nầy tổng quát hóa kết [9,11, 12, 37] công bố [D2] Ta lưu ý phương pháp tuyến tính ... dx = ∫ ∑ Ω Ω i =1 ∂u ( x, t ) dx ∂xi (0.59) Trong chương này, phương pháp xấp xỉ tuyến tính kết hợp với phương pháp Galerkin phương pháp compact yếu, thu đònh lý tồn nghiệm yếu toán (0.56)–(0.59), ... = 0, (0.23) f ∈ C ([0,1] × [0,+∞) × IR ) Trong trường hợp nầy, sử dụng sơ đồ xấp xỉ tuyến tính, kết hợp với phương pháp Galerkin compact để thiết lập nghiệm yếu toán (0.1) - (0.3), (0.23) Nếu...

Ngày tải lên: 09/04/2013, 21:44

... Chứng minh bao gồm nhiều bước Bước 1: Xấp xỉ Galerkin ( w Gọi { j} sở trực chuẩn H bổ đề 1.3 wj = wj λ j ) ( Dùng phương pháp Galerkin để xây dựng nghiệm xấp xỉ u mk ) (t ) (1.3.2)-(1.3.4) theo ... L2 ), v L∞ ( ,T ; H ) ≤ M , vt L∞ ( ,T ; H ) ≤ M , vtt L∞ ( ,T ; L2 ) (1.2.18) ≤ M } Xấp xỉ tuyến tính cho phương trình sóng phi tuyến Trong phần này, với chọn lựa M T thích hợp, ta xây dựng dãy ... hoàn tất.■ 29 Chú thích 1.2 Trong [9] thu đánh giá tương tự (1.3.36) nhờ nghiệm cực đại đòa phương bất phương trình tích phân Voltera phi tuyến liên kết với nhân không giảm [20] Tuy nhiên luận...

Ngày tải lên: 09/04/2013, 21:44

... bước Bước 1: Xấp xỉ Galerkin Giả sử {w j } sở đếm H Ta tìm nghiệm xấp xỉ toán (2.1.1) – (2.1.5), (2.1.8) dạng m u m (t ) = ∑ c mj (t ) w j , (2.2.3) j =1 hàm c mj (t ) thoả mãn hệ phương trình ... phép lấy Tm = T với m Bước 2: Đánh giá tiên nghiệm I Thay (2.2.5), (2.2.6) vào (2.2.4), sau nhân phương trình thứ j (2.2.4) / với c mj (t ), lấy tổng theo j cuối lấy tích phân theo t , ta có t ... ), w j 〉 + λ ( β − 1)〈 u m (t ) β −2 // u m (t ), w j 〉 = 〈 f / (t ), w j 〉 , j = 1, , m // Nhân phương trình thứ j với c mj (t ), lấy tổng theo j sau lấy tích phân theo t , xếp lại ta t // X m...

Ngày tải lên: 09/04/2013, 21:45

... ⊂ W1 ( M , T ) đònh nghóa (3.2.8) – (3.2.11) Chứng minh Chứng minh chia làm hai bước Bước 1: Xấp xỉ Galerkin Ta chọn sở đặc biệt H gồm hàm riêng w j toán tử − Δ = − ∂ ∂x : − Δw j = λ j w j , ... ( H ), ta chứng minh theo cách tương tự với chứng minh ( đònh lý 3.1 đánh giá tiên nghiệm dãy xấp xỉ Galerkin {u mk ) } cho toán (3.1.1) –(3.1.3) tương ứng với B = Bε , f = Fε , ε ≤ thỏa mãn ( ... (3.2.12) Đặt k ( (k u mk ) (t ) = ∑ c mj ) (t ) w j , (3.2.13) j =1 (k c mj ) (t ) thỏa mãn hệ phương trình ( &&( 〈u mk ) (t ), w j 〉 + (b0 + Bm (t ))〈∇ u mk ) (t ), ∇w j 〉 = 〈 Fm (t ), w j 〉...

Ngày tải lên: 09/04/2013, 21:45

Ngày tải lên: 09/04/2013, 21:46

Ngày tải lên: 09/04/2013, 21:46

... bày phương pháp xấp xỉ trơn cho toán tối ưu với hàm Lipschitz địa phương dựa kĩ thuật lí thuyết hàm suy rộng B.D.Craven [5] điều kiện tối ưu cho toán với hàm Lipschitz địa phương thiết lập phương ... Tucker Ta xấp xỉ toán (1.1) toán trơn, áp dụng lý thuyết Lagrangian thông thường Khi ta nhận điều kiện tối ưu cho toán không trơn (1.1) với ràng buộc nón ràng buộc đẳng thức Phương pháp xấp xỉ dựa ... Chương PHƯƠNG PHÁP XẤP XỈ TRƠN CHO BÀI TOÁN MINIMAX VECTƠ KHÔNG TRƠN Chương trình bày điều kiện cần đủ Lagrange cho toán minimax vectơ không trơn với ràng buộc nón, với hàm Lipschitz địa phương phương...

Ngày tải lên: 31/05/2014, 08:49

... phương án 3.7 {x | Ax = b, x 0} toán quy hoạch ngẫu nhiên với ràng buộc tuyến tính (14) rỗng Chứng minh Ta chứng minh phương pháp phản chứng Giả sử ngược lại, với cách chọn vectơ cột b tập phương ... chọn vectơ cột w 2.3 Hai ma trận sau tác giả Chen cộng sử dụng mô hình tính toán minh hoạ cho xấp xỉ giải toán tối ưu ngẫu nhiên (xem [2]), hai ma trận hiệu chỉnh nửa đầy đủ ma trận hiệu chỉnh...

Ngày tải lên: 23/07/2014, 13:20

Ngày tải lên: 07/10/2014, 22:18

Ngày tải lên: 17/10/2014, 18:36

Ngày tải lên: 17/10/2014, 19:52