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循环神经网络

matlab 加权残值法,分步迭代加权残值法

發布時間:2023/12/31 循环神经网络 39 豆豆
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第 卷第 期年 月 上 海 力 學 攤 分步迭代加權殘值法 電普平產 二二 ‘ ‘ 潘紀浩廣東工學院 華東化工學院 提 要 本文提出一種分步迭代的加權殘值方法 , 并從理論上證明了分步迭代的最小二乘法用于求解線性間題時的收斂 性 。 文中應用所提出的方法計算了方形固支板的位移 , 方形桿的扭轉剛度及柔性圓板的大撓度位移和應力。 結果 表明 了文中的方法可逐步提高計算精度。 一 己 性夢 、 腸 月馬 加權殘值法廣泛地應用于工程計算中, 特別是在力學中應用這種方法進行計算的實例更為常見 。 在計算時為提高計算精度 , 一方面要針對具體的物理背景適當地選擇試 函數 , 另一面要適當地延伸試 函數 , 增加試 函數的項數 。 但后者將增加計算量 , 特別是對 于 非 線 性問題 , 計算量增加很快 , 一般只通過 計算機而得到半數值半解析的結果 文 中的迭代法可減少總的計算量而 得到近似的解析結果 , 并且可直接 利用現有的近似計算結果 , 適當選擇試函數繼續迭代 , 以達到更高精度的要求 , 為工程計算 和設 計提供 了方便 。 二 、 方法介紹 設微分方程為 在區域。上 相應的邊界條件為 。 , 在邊界 。。 七 , , ?, 其中 、 。分別是 區域。上 和 邊界 。, 上的微分算子 , 、 , 分別為。和 。。上給定的函數 , 并 且 。的邊界為 。。 。。。 。 現在應用分步迭代加權殘值法求微分方程 在邊界條件 下的近似 解 。 為 討 論方便 , 設 、 為無量綱方程 。 第一步 , 取試 函數 ’ 習 中 并作權 函數 ‘ ’ 、 二 ‘ , , 一 , , 由 本文收到 日期 年 月 日 第 卷 分步迭 代加權殘值法 〔以 ‘ , 一 〕 ‘ ’ 習 丁 〔瑞 一 ‘ 一 。勺 , 二 月‘ 確定 , ? , , 第二步 , 取試 函數 龍 “ ’ 習 , , , 。 中 作權 函數 蓄’ 、 老 , , , ?, , 由 。 〔‘ · 戶 , 一 , 〕 貝 乞 性 丁 。。 〔·‘一 ’ , 一 〕‘ 一 。 確定 , ’ , 以上所取的函數 小 , 可 以得 到近似解 “ ’ 。 小 , 中 , ? 卜是相對 完備的坐標 函數族 。 迭代步驟 進 行 次就 由于權 函數的選擇不同 , 就相應有最小二乘法 、 伽遼金法 、 矩量法 、祝點法等等。同時每次迭 代可取不 同類型的權函數 , 例如第一步迭代取權函數 、 二 · , , 一 。 。二 里 ‘ 杯 , , 而 第二步迭代可取權函數 兮 ’ 。 一 , 聾紹一 ‘ 一 即第一步用最小二乘 法 , 第二步用配 點法 。 當所選擇的試函數滿足 邊界條件時 , 、 式 中的邊界上的積分項為零 。 以下我們從理論上論證分步迭代 的最小二乘法用于線性問題時的收斂性 。 為此先導 出川函數表示 的準確解和近 似解 。 設 ‘ 。 。 在 內 、少、戶。 。 在 。上 , 在 內在 。上 , , , 二 卜 、 , 聲 ‘、了幾弓、 其中 為 內的 函數時, , 邊界 盤 , 上的 二 函數 筍 令 。和 分別為滿足 和 式的解 稱為 函數 , 則 由迭 加原理可得 、邊界值問題的準確解 。 置 。 。 , 。 完全類似地可得到 由最小二乘法得到的近 似解為 八 內 一 〔 。 。。 ‘王 魚 , ‘日 。 尸 , 其中 , 。 二 少 一 , , , 一 。 , , ?, 。 利用 不 等 式并 注意到對任意實數 、 有 “ “ 》 , 則有 。 。 , 、、 廠 · 棍 。 一 ’ 、

總結

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