非线性抛物型方程时间周期解的有限差分方法(英)

建立了一个用于求解非线性抛物型方程时间周期解的有限差分方法，在空间和时间方向上该方法分别具有四阶和两阶精度. 为了证明解的存在唯一性，建立了一个单调迭代算法，该算法也给出了一个求解算法. 同时讨论了数值解的收敛性. 数值结果显示了该方法的优越性.     

求解奇异非线性方程组的粒子群优化算法

奇异非线性方程组是一类十分重要也比较困难的问题,基于粒子群优化算法提出了一种求解奇异非线性方程组的新方法.先把奇异非线性方程组转化为无约束优化问题,然后与人工智能算法相结合,利用标准粒子群优化算法求解.此算法不但不受方程组的连续性、光滑性的限制,而且避免了大量的求导计算,得到了极为精确的数值解.数值仿真结果显示了算法的有效性和可行性.该方法为求解奇异非线性方程组提供了一种有效、可行的新算法,也扩大了粒子群算法的应用领域.     

自锚式悬索桥施工过程模拟分析

基于UL列式的虚功增量方程,推导出了适用于悬索桥缆索几何非线性分析的两节点悬链线索单元,并在此基础上,提出了一套模拟自锚式悬索桥施工全过程的精细迭代算法.以佛山市平胜大桥独塔自锚式悬索桥(主跨350 m)为例,对加劲梁的施工拟采用2种模拟方法,方法1为“等效集中力法”,即把加劲梁的重量等化为集中力作用在主缆上,而方法2则是考虑加劲梁的重量由主缆和加劲梁共同承担.应用自编程序,分别对其进行了施工过程的模拟计算,得到了各自的鞍座及索夹偏位、主缆初始线形等架设参数以及一期恒载、二期恒载状态下的结构几何形状及内力.通过对2种施工模拟方法的比较分析得出,方法1具有较好的可行性.     

一类不确定非线性离散时滞系统的鲁棒镇定问题

研究了不确定非线性离散系统的鲁棒镇定问题,把不确定非线性离散系统的鲁棒镇定问题转化为严格的线性矩阵不等式,给出了可设计系统无记忆状态反馈控制律的充分条件;当条件满足时设计出无记忆状态反馈控制律使闭环系统渐近稳定,同时得到有界非线性扰动项的最大界值.然后把结果推广到非线性时滞系统,得到了相应的结果.     

高斯牛顿算法在求解广义互补问题中的应用

本文将广义互补问题转化为一个非线性方程组问题,然后建立了GCP问题的无约束优化问题的转化形式,对该优化问题,用两种步长下的阻尼高斯牛顿算法来求解,并给出了两种情况下算法的全局收敛性.     

带斯塔克势的非线性Schroedinger方程L^2集中性质

讨论了带斯塔克势的非线性Schroedinger方程爆破解的定性性质，运用一个变量替换建立了带斯塔克势的非线性Schroedinger方程与不带势的经典非线性Schroedinger方程之间的联系．结合经典非线性Schroedinger方程的性质，进一步研究了临界的带斯塔克势的非线性Schroedinger方程爆破解的结构，证明了其爆破解具有L^2集中性质．特别地，当初始值条件径向对称时，证明了原点O为集中点．     

用Origin软件的线性拟合和非线性曲线拟合功能处理实验数据

以物理化学实验中《燃烧热的测定》实验为例,说明Origin软件在计算机上对实验数据进行作图、线性拟合和非线性曲线拟合等处理而求得需要的实验参数,从而大大减少数据处理过程中产生的误差,而且方便快捷。     

具系数扰动的非线性微分方程的一致渐进稳定的概周期解

考虑具系数扰动的非线性微分方程,利用指数型二分性及稳定性有关理论得到了该系统的概周期解的存在性、唯一性和稳定性,获得了一些新的结果.     

非线性方程组求解的三种Newton法比较

首先介绍了求解非线性方程组的Newton法、简化Newton法和修正的Newton法,并给出了各自的实现算法;然后采用VC++编写了实现上述三种算法的源程序;最后通过一个实例,分析并比较了三种算法的计算量和收敛速度.     

On-line Weighted Least Squares Kernel Method for Nonlinear Dynamic Modeling

Support vector machines （SVM） have been widely used in pattern recognition and have also drawn considerable interest in control areas. Based on rolling optimization method and on-line learning strategies, a novel approach based on weighted least squares support vector machines （WLS-SVM） is proposed for nonlinear dynamic modeling. The good robust property of the novel approach enhances the generalization ability of kernel method-based modeling and some experimental results are presented to illustrate the feasibility of the proposed method.