排序方式: 共有4条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
用小波变换代替傅里叶变换解高阶非线性薛定谔方程,为高阶薛定谔方程的数值解提供了一种工具,提高了运算速度.本文分析了高阶非线性薛定谔方程分步解法的一般形式,选用Db10小波,得到了小波微分算子和色散算子对应的矩阵,得出了分步小波方法的算法公式.推导了色散算子和时域信号在小波域相乘的近似运算公式,说明了分步傅里叶方法比分步小波方法的复数乘法次数更多,同时说明了提高运算速度必须舍弃一定的运算准确度.最后以分步傅里叶方法为准,分析了分步小波方法的误差,结果表明:对于一阶孤子,分步小波方法与分步傅里叶方法间的相对误差在1.2%左右波动. 相似文献
2.
用小波变换代替傅里叶变换解高阶非线性薛定谔方程,为高阶薛定谔方程的数值解提供了一种工具,提高了运算速度.本文分析了高阶非线性薛定谔方程分步解法的一般形式,选用Db10小波,得到了小波微分算子和色散算子对应的矩阵,得出了分步小波方法的算法公式.推导了色散算子和时域信号在小波域相乘的近似运算公式,说明了分步傅里叶方法比分步小波方法的复数乘法次数更多,同时说明了提高运算速度必须舍弃一定的运算准确度.最后以分步傅里叶方法为准,分析了分步小波方法的误差,结果表明:对于一阶孤子,分步小波方法与分步傅里叶方法间的相对误差在1.2%左右波动. 相似文献
3.
烟羽断层重建一般使用两台光谱仪采集数据,属于典型的不完全角度重建.为了提高重建结果的稳定性和接近度,将压缩感知理论引入气体分布重建领域.提出了一种新的计算机层析算法——低三阶导数全变分法,用于重建电厂烟囱排放的SO_2截面的二维分布.使用低三阶导数模型模拟气体扩散,认为气体浓度对位置的三阶导数是稀疏的.将重建图像的全变分作为目标函数,并通过数值最优化方法求得气体浓度分布的最优解.数值模拟的结果表明,与传统的低三阶导数法相比,低三阶导数全变分法将接近度提高了80%以上.外场实验表明,重建图像的一致性相关因子达0.9023.低三阶导数全变分法能有效消除测量误差对图像重建的影响,提高重建图像的质量. 相似文献
4.
1