再生核空间中一类积分方程的解

在再生核空间中给出一类积分方程精确解u(x)的表达式,通过截断精确解u(x)直接得到方程的近似解un(x),并且un(x)一致收敛于u(x);数值算例说明该方法是有效的.     

一类二阶奇异摄动边值问题的再生核方法

在再生核空间W3[0,1]中给出了求解二阶奇异摄动边值问题的数值逼近方法,该算法给出了方程的精确解表达式和近似解级数形式,证明了近似解一致收敛于精确解.数值算例验证了该方法的有效性.     

再生核空间中非线性方程K1uK2u=f的精确解

在再生核空间中,利用再生核方法,把一维非线性积分方程K1uK2u=f转化为二维线性算子方程Ku=f,然后利用线性算子方程的求解方法,得到了此类非线性积分方程精确解表达式.     

再生核空间中求解一类非线性常微分方程的新方法

讨论如何在再生核空间中求解一类非线性常微分方程.利用求解线性算子方程的方法,给出了这类方程的精确解的表示,另外还给出了求该方程近似解的最小二乘法.数值实验证明本方法是有效的.     

求解一类非线性四阶积分微分方程

在再生核空间W5[0,1]中给出了求解一类非线性四阶积分微分方程的迭代方法,证明了近似解及各阶导数一致收敛于精确解及各阶导数.数值结果同文献进行了比较,验证了本文方法的有效性.     

求解一类二阶奇异摄动两点边值问题

在再生核空间W3[0,1]中研究一类二阶奇异摄动两点边值问题的新的数值逼近方法,给出了这类方程精确解的表达式,证明了近似解的误差随着结点数的增加而单调递减.数值算例验证了算法的有效性.     

求解一维非线性扩散Fisher方程

在再生核空间W[D]中研究一维非线性扩散Fisher方程的数值逼近方法,给出了此方程的精确解的级数表达式,并证明了其近似解一致收敛到精确解.数值算例充分验证了算法的有效性.     

再生核方法求解线性Fredholm积分方程组

使用再生核的方法给出了线性Fredholm积分方程组的精确解和近似解,并通过数值算例验证了算法的有效性.     

再生核空间W22[0,1]中积分-微分方程精确解的表示

定义了一个再生核空间W2^2[0,1],并给出了积分-微分方程一个定解问题的精确解的表达式。     

带有积分边界条件的微分方程的数值求解算法

在区间[0,1]中研究带有积分边界条件的微分方程数值求解问题,给出了这类方程精确解的表达式,证明了近似解一致收殓到精确解,误差随结点数的增加单调递减.算例验证了本文算法是有效的.     

求解一类四阶奇异边值问题的新算法

在再生核空间W5[0,1]中求解一类四阶奇异边值,给出精确解的级数形式的精确表达式.证明近似解一致收敛于精确解.数值算例验证了算法的有效性.     

应用RKM与HPM结合求解一类非线性偏微分方程

提出了一种求解带有初边值问题的非线性偏微分方程的新方法.该方法是以同伦摄动方法(HPM)和再生核方法(RKM)为基础的.同伦摄动法可以将非线性问题转化为线性问题,再生核方法可以有力地解决线性奇异初值问题.因此,结合同伦摄动法和再生核方法去求解非线性偏微分方程.最后,给出了误差分析和算例数值比较.     

在再生核空间中带有积分边值条件的分数阶偏微分方程的近似解

给出一种新方法求解分数阶微分方程,通过建立相应的映射得到一个快速收敛的高精度解．     

Banach空间非线性二阶边值问题单调迭代求解

在一般的Banach空间中,仅使用一个上解或下解,利用算子谱理论和非紧性测度条件获得了二阶2点边值问题解的存在性结果．     

再生核空间中时间分数阶扩散方程的数值解法

提出一种简单的求解时间分数阶扩散方程的新方法,数值结果表明该方法是有效的.     

二阶非线性n点边值问题的奇摄动

本文在一定条件下研究带有正的小参数的二阶微分方程的n点边值问题的解的存在性及其渐近性质．     

带牛曼边值条件的半线性椭圆型方程正解的存在性(英文)

考虑方程Δu λuN 2N- 2 =0在牛曼边值条件DγU α(x)u =μuNN- 2 下的一个正解的存在性 .     

一类Neumann边值问题解的存在性

本文主要研究一类带有Neumann边界条件的二阶泛函微分方程解的存在性条件．     

求解一类奇异两点边值问题

运用再生核方法给出了求解一类奇异两点边值问题新的数值方法,构造了精确解的级数形式表达式,证明了近似解及其各阶导函数一致收敛到精确解及其各阶导函数,数值算例验证了方法的有效性.     

二阶两点边值问题正解的存在性

讨论了二阶非线性边值问题 {-u″（t）＋bu′（t）＋au（t）=f（t,u（t））,t∈[0,1];u（0）=u（1）0 正解的存在性,其中f：[0,1]×R＋→R＋为连续函数．利用锥上的不动点理论,获得了正解存在的最优结果．