边界元方法中超奇异积分的计算方法 献给林群教授80华诞

超奇异积分的近似计算是边界元方法,特别是自然边界元理论中必须面对的难题之一.经典的数值方法,如Gauss求积公式和Newton-Cotes积分公式等数值方法,都不能直接用于超奇异积分的近似计算.本文将介绍超奇异积分基于不同定义的Gauss积分公式、S型变换公式、Newton-Cotes积分公式和外推法近似计算超奇异积分的思路,重点阐述Newton-Cotes积分公式和基于有限部分积分定义的外推法近似计算超奇异积分的主要结论.     

超网络中心性度量的υ-Position值方法

利用合作博弈理论的分配规则如Shapley值、Banzhaf值等来度量政治、经济和社会网络中节点的中心性或者重要性是识别网络中关键节点的一类重要方法。考虑到在超网络中代表各类组织的超边在网络中发挥的作用不同,本文研究了超网络博弈上一类广义Position值的分配规则,被称为υ-position值。它可以作为网络中度值测度的一类推广,以此来度量网络中参与者的中心性和相对重要性。其次,证明了超网络结构上类Shapley-position值可由分支超边指数和局部平衡超边贡献两个性质所唯一刻画。最后, 举例分析了υ-position值在超网络中心性测度中的应用。     

SOR方法的拓展与应用

对流体润滑的压力控制方程,在有限差分法的基础上,通过对SOR超松弛因子和迭代精度的选择,采用SOR逐次超松弛迭代法对控制方程进行了数值求解.在保证方程求解精度的基础上,还具有收敛快、稳定性好,计算工作量小等特点.     

超材料中时域有限元方法的进展

2000年以来,由于超材料在许多领域的重要应用,如:隐形斗篷的设计,亚波长成像的设计,使得它成为一个非常热门的研究领域.讨论了近年来超材料中Maxwell方程时域有限元方法的最新进展,首先给出三种超材料介质中的时域数学模型与有限元方法,接着讨论圆柱型,地毯式,任意形状电磁隐身的材料参数、色散性质、数学模型与有限元方法.最后给出一些数值实验结果.     

三维横观各向同性介质界面裂纹的边界积分方程方法

基于两相三维横观各向同性介质的基本解和Somigliana恒等式,对三维横观各向同性介质中的任意形状的平片界面裂纹,以裂纹面上的不连续位移为待求参量建立了超奇异积分_微分方程,界面平行于横观各向同性面.根据发散积分的有限部积分理论,应用积分方程方法研究得到裂纹前沿的位移和应力场的表达式、奇性指数以及应力强度因子的不连续位移表达式.在非震荡情形下,超奇异积分_微分方程退化为超奇异积分方程,与均匀介质的超奇异积分方程形式完全相同.     

基于超序关系的风险决策方法

ELECTRE法是一种多目标属性决策方法.将该法中以一定风险程度建立超序关系的思想引入到风险决策中,提出了基于超序关系的风险决策方法并对求得的偏序结构进行了分析.最后给出的实例可表明该法是简单实用的.     

非线性约束条件下的SQP可行方法

本文对非线性规划问题给出了一个具有一步超线性收敛速度的可行方法。由于此算法每步迭代均在可行域内进行，并且每步迭代只需计算一个二次子规划和一个逆矩阵，因而算法具有较好的实用价值。本文还在较弱的条件下证明了算法的全局收敛和一步超线性收敛性。     

广义Galerkin方法的超收敛估计

§1 引言 近年来,逼近偏微分方程的Galerkin方法(有限元法)的超收敛性,引起国内外许多计算数学工作者的注意和研究(例如、参见[1]、[2]),本文试图将Galerkin方法超收敛性的已有的一些重要结果,推广到广义Galerkin方法,文中针对一种特殊的广     

非线性Benjamin-Bona-Mahony方程一个新的低阶混合元方法[英文]

基于双线性元和零阶R-T元, 建立了非线性Benjamin-Bona-Mahony (BBM)方程的一个新的低阶混合元方法. 借助积分恒等式技巧, 得到了一个对超逼近分析比较重要的误差估计. 对于半离散格式, 证明了解的存在性, 唯一性和稳定性, 然后得到了精确解~$u$在$H^1$模意义下和压力变量~ $\vec{p}=\nabla u_t$在 $L^2 $模意义下具有$O(h^2)$ 的超逼近和超收敛结果. 对于向后欧拉和 Crank-Nicolson 全离散格式, 分别探讨了解的稳定性, 且在对时间步长没有任何限制的前提下得到了超逼近结果.     

用填充方法构造最优超饱和设计

超饱和设计是一种试验次数不足以同时估计其设计矩阵的列所代表的主效应的因子设计, 在这样的设计中因子各水平等重复出现且没有全混杂的因子. 这种设计因其在因子筛选试验中的优势而得到了越来越多的关注. 而填充设计是组合设计理论中一类重要的研究对象. 本文建立起了这两种不同设计之间的紧密联系. 提出了比较超饱和设计的几个准则, 讨论了它们的性质及与现有准则的关系, 给出了构造最优超饱和设计的一种组合方法, 即填充方法, 研究了所构造设计的性质并与现有的其他设计做了比较, 结果表明所构造的方法和新构造的设计具有优良的性质.     

A new method of secant-like for nonlinear equations

In this paper, a new method for solving nonlinear equations f(x) = 0 is presented. In many literatures the derivatives are used, but the new method does not use the derivatives. Like the method of secant, the first derivative is replaced with a finite difference in this new method. The new method converges not only faster than the method of secant but also Newton’s method. The fact that the new method’s convergence order is 2.618 is proved, and numerical results show that the new method is efficient.     

基于g函数的多元copula的构造

针对目前多元copula的构造方法存在的局限性,提出了构造多元copula的新方法.本文首先定义的一类新的函数-g函数,基于g函数建立了2-copula的构造方法,并讨论了该方法的存在性与唯一性问题,然后将2-copula的构造方法直接扩展到n-copula构造的情形.最后给出了g函数的一种寻求方法,从而说明此copula构造方法的可行性.     

非正态变异下的非线性轮廓异常点识别方法研究

在质量控制领域,非线性轮廓异常点识别问题是重点研究问题之一。本文综合运用了小波分析、数据深度、聚类分析等数据分析处理技术,提出了一种新的非正态变异的异常点识别方法。文章通过仿真分析技术,将新方法χ²与控制图方法进行性能对比,结果证实新方法能够以更高的准确率和稳定性识别异常点,表现出更好的异常点识别性能。最后将新方法应用于木板垂直密度轮廓实例对新方法进行验证,分析结果表明本方法能够有效识别出异常轮廓数据。     

三项混合共轭梯度算法及其收敛性

本文对求解无约束优化问题提出一类三项混合共轭梯度算法,新算法将Hestenes- stiefel算法与Dai-Yuan方法相结合,并在不需给定下降条件的情况下,证明了算法在Wolfe线搜索原则下的收敛性,数值试验亦显示出这种混合共轭梯度算法较之HS和PRP的优势．     

自适应稀疏伪谱逼近新方法

自适应稀疏伪谱逼近法是广义混沌多项式类方法的最新进展,相对于其它方法具有计算精度高、速度快的优点.但它仍存在如下缺点：1）终止判据对逼近误差的估计精度偏低;2）只适用于单输出问题.本文提出了适用于多输出问题且具有更高逼近精度的自适应稀疏伪谱逼近新方法.本文首先提出了新型终止判据及基于此新型终止判据的自适应稀疏伪谱逼近新方法,并以命题的形式证明了新型终止判据相比于现有终止判据具有更高的估计精度,从而使基于此的逼近函数精度更接近于预期精度;进而,本文基于指标集的统一策略和新型终止判据,提出了适用于多输出问题的自适应稀疏伪谱逼近新方法,该方法因能充分利用各输出变量的抽样结果,具有比将单输出方法直接推广到多输出问题更高的计算效率.多个算例验证了本文所提出新方法的有效性和正确性.     

Parallel multisplitting two-stage iterative methods with general weighting matrices for non-symmetric positive definite systems

In this work, we propose a new parallel multisplitting iterative method for non-symmetric positive definite linear systems. Based on optimization theory, the new method has two great improvements; one is that only one splitting needs to be convergent, and the other is that the weighting matrices are not scalar and nonnegative matrices. The convergence of the new parallel multisplitting iterative method is discussed. Finally, the numerical results show that the new method is effective.     

Solving variational inequalities by a modified projection method with an effective step-size

In this paper, we propose a new projection method for the solution of variational inequality problems. The method is simple, which uses only function evaluations and projections onto the feasible set. We adopt a new step-size rule and a new search direction in the new method. Under the mild conditions, we prove the proposed method is globally convergent. Preliminary numerical results are reported.     

A new hybrid method for solving global optimization problem

In this paper we present a new hybrid method, called the SASP method. The purpose of this method is the hybridization of the simulated annealing (SA) with the descent method, where we estimate the gradient using simultaneous perturbation. Firstly, the new hybrid method finds a local minimum using the descent method, then SA is executed in order to escape from the currently discovered local minimum to a better one, from which the descent method restarts a new local search, and so on until convergence.The new hybrid method can be widely applied to a class of global optimization problems for continuous functions with constraints. Experiments on 30 benchmark functions, including high dimensional functions, show that the new method is able to find near optimal solutions efficiently. In addition, its performance as a viable optimization method is demonstrated by comparing it with other existing algorithms. Numerical results improve the robustness and efficiency of the method presented.     

The prediction–correction approach to nonlinear complementarity problems

This paper presents a prediction–correction approach to solving the nonlinear complementarity problem (NCP). Each iteration of the new method consists of a prediction and a correction. The predictor is produced by an inexact Logarithmic-Quadratic Proximal method; and then it is corrected by the Proximal Point Algorithm. Convergence of the new method is proved under mild assumptions. Comparison to existing methods shows the superiority of the new method. Numerical experiments including the application to traffic equilibrium problems demonstrate that the new method is attractive in practice.     

滑动数据重心预测方法及其应用研究

本文在研究多因素数据重心法的基础上,进一步提出滑动数据重心预测方法,该方法是对原始样本数据提出了一种新的数据处理方法,大大降低了由于历史数据组中的异常点对预测结果产生的破坏性。通过建立我国钢材消费量与国内生产总值(GDP)的计量动态模型对该方法与多因素数据重心预测法进行对比研究。同时利用时间序列自回归AR(p)对计量动态模型的初级预测结果进行差值校正,并将该方法应用于我国2015年、2020年的钢材消费量预测。对比研究表明该方法使得预测结果更加精确、稳健。