基于模糊数直觉模糊集的多属性决策方法

对属性权重信息完全未知且属性值为模糊数直觉模糊数的多属性决策问题进行了研究,定义了模糊数直觉模糊数的得分函数,进而提出了一种基于线性规划模型的模糊数直觉模糊多属性决策方法.最后通过实例对该决策途径的详细过程及有效性进行了说明.     

空间分数阶电报方程的格子Boltzmann方法

应用格子Boltzmann方法（LBM）对Riemann Liouville空间分数阶电报方程进行了数值模拟研究.首先,将分数阶算子中的积分项进行离散化处理,并进行了收敛阶分析.然后,构建了带修正函数项的一维三速度(D1Q3)的LBM演化模型.利用Chapman Enskog多尺度技术和Taylor展开技术,推导出各平衡态分布函数和修正函数的具体表达式,准确地从所建的演化模型恢复出宏观方程.最后,数值计算结果表明该模型是稳定、有效的.     

一维空间Riesz分数阶对流扩散方程的格子Boltzmann方法

建立格子Boltzmann方法（LBM）的D1Q3演化模型,研究一类Riesz空间分数阶对流扩散方程的数值求解问题。对分数阶微积分算子中的积分项离散化处理,得到逼近的标准对流扩散方程。结合Taylor展式和Chapman-Enskog多尺度展开技术得到模型的各个方向上的平衡态分布函数,通过D1Q3演化模型正确恢复所要求解的宏观方程。数值算例验证该方法的有效性。