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简论微分方程利用径向基函数进行微分方程数值解动点算法和运用

收藏本文 2024-04-15 点赞:21587 浏览:89188 作者:网友投稿原创标记本站原创

摘要:近几十年来,径向基函数的逼近能力有目共睹.基于它的优良性质,上世纪80年代以来人们开始用径向基函数处理微分方程数值解不足,也就是无网格径向基函数法.最早利用径向基函数做微分方程数值解的是用径向基插值.但这样做的缺点是每次求解历程中涉及大型方程组的求解不足,也就是大规模矩阵的求逆不足.为了避开这个不足,90年代Wu等利用径向基函数的拟插值(如MQ拟插值)求解微分方程.利用MQ拟插值策略时固定时间层上任意点的函数值都是已知的.由于MQ拟插值在节点选取上的优越性,Wu利用MQ拟插值做自适应微分方程数值解法,在求解激波等大曲率曲线时效果良好.本论文在此基础上给出新的动点算法.首先,第一二章对本论文的主要内容和预备知识做了简要介绍.介绍了径向基函数和微分方程数值解的进展历史,动点算法的背景知识以及基于偏微分方程的图像分割策略的背景知识.第三章对Huang提出的几种移动网格偏微分方程(MMPDE)策略进行了浅析.我们给出了这几种MMPDE的收敛条件和收敛阶,并给出几种新的MMPDE第四章我们给出了一个动点方程.我们给出了算法和误差估计.基于误差估计我们证明了新的动点算法的稳定性和网格缠绕不足.数值结果表明我们的策略能处理更陡峭动荡的偏微分方程.基于MQ拟插值在微分方程数值解中的良好运用,尤其是对激波和大曲率的不足也具有良好的拟合能力,第五章我们运用MQ拟插值拟合边缘检测模型.与水平集策略相比,我们的策略具有拟合时间短以及描述精确的优点.第六章讨论MQ拟插值在微分方程数值解中的运用.运用一种MQ拟插值(?)D解决了一个既具有论述作用又具有广泛运用的经典方程Burgers-Fisher方程,结合它的剖析解,我们给出了本策略的误差估计并与B样条拟插值策略进行了比较.实验结果表明,我们的策略不仅简单,易操作,而且拟合方程的效果好.第七章我们对目前工作做了一个总结,给出了我们未来的工作方向.关键词:径向基函数论文MQ拟插值论文微分方程数值解论文动点算法论文边缘检测论文

    摘要4-5

    Abstract5-9

    第一章 绪论9-17

    §1 探讨背景9-14

    1.1.1 逼近函数进展9-13

    1.1.2 微分方程数值解进展13-14

    §2 主要工作14-17

    1.2.1 动点算法设计14-15

    1.2.2 PDE策略的边缘检测15-16

    1.2.3 MQ拟插值在微分方程数值解中的运用16-17

    第二章 预备知识17-25

    §1 MQ拟插值17-21

    §2 自适应策略21-22

    §3 图像处理22-25

    第三章 动点算法-Moving mesh methods浅析25-45

    §1 综述25-26

    §2 对EP方程的迭代算法26-30

    3.2.1 EP方程26-27

    3.2.2 迭代法介绍27-28

    3.2.3 EP方程的迭代算法28-30

    §3 MMPDEs浅析30-39

    3.3.1 MMPDE3-432-35

    3.3.2 MMPDE5-635-38

    3.3.3 新的MMPDE38

    3.3.4 Spatial oothing38-39

    §4 数值试验39-40

    §5 小结40-45

    第四章 动点算法-算法与误差估计45-61

    §1 已有工作45-48

    4.1.1 Huang的动点方程45-47

    4.1.2 Wu的策略47-48

    §2 动点方程48-51

    4.2.1 动点方程给出49-50

    4.2.2 动点方程运算50-51

    §3 算法51

    §4 误差及稳定性浅析51-55

    4.4.1 稳定性浅析53-54

    4.4.2 网格缠绕不足54-55

    §5 数值例子55-61

    4.5.1 冲击波方程55-56

    4.5.2 Burgers方程56-61

    第五章 用PDE做图像分割61-75

    §1 背景介绍61-62

    §2 图像分割模型62-64

    §3 水平集策略64-66

    §4 MQ拟插值法66-68

    §5 数值试验与浅析68-73

    5.5.1 合成图像68

    5.5.2 医学图像68-71

    5.5.3 天文学图像71-73

    §6 小结73-75

    第六章 MQ策略求解微分方程数值解75-85

    §1 介绍75-77

    §2 算法给出77

    §3 数值试验77-84

    §4 小结84-85

    第七章 工作总结及末来展望85-89

    §1 工作总结85-86

    §2 未来展望86-89

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