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Solutions of Nabla Fractional Difference Equations Using N-Transforms

Communications in Mathematics and Statistics 2014年第1期2卷 1-16页

作者： j.jagan mohan G.V.S.R.Deekshitulu Department of Mathematics Birla Institute of Technology and Science PilaniHyderabad CampusHyderabad 500078Andhra PradeshIndia Department of Mathematics JNTU KakinadaKakinada 533003Andhra PradeshIndia

In the present paper,we present some important properties of N-transform,which is the Laplace transform for the nabla derivative on the time scale of integers(Bohner and Peterson in Dynamic equations on time scales,Birkhauser,Boston,2001;Advances in dynamic equations on time scales,Birkhauser,Boston,2002).We obtain the N-transform of nabla fractional sums and differences and then apply this transform to solve some nabla fractional difference equations with initial value ***,usingN-transforms,we prove that discrete Mittag-Leffler function is the eigen function of Caputo type nabla fractional difference operator∇α.

关键词： Fractional difference Caputo type Exponential order N-transform Discrete Mittag-Leffler function

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Determination of effective stress parameter of unsaturated soils:A Gaussian process regression approach

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Frontiers of Structural and Civil Engineering 2013年第2期7卷 133-136页

作者： Pijush Samui jagan j Centre for Disaster Mitigation and Management VIT UniversityVellore-632014India

This article examines the capability of Gaussian process regression(GPR)for prediction of effective stress parameter(χ)of unsaturated *** method proceeds by parameterising a covariance function,and then infers the parameters given the data *** variables of GPR are net confining pressure(σ_(3)),saturated volumetric water content(θ_(s)),residual water content(θ_(r)),bubbling pressure(h_(b)),suction(s)and fitting parameter(l).A comparative study has been carried out between the developed GPR and Artificial Neural Network(ANN)models.A sensitivity analysis has been done to determine the effect of each input parameter onχ.The developed GPR gives the variance of predictedχ.The results show that the developed GPR is reliable model for prediction ofχof unsaturated soil.

关键词： unsaturated soil effective stress parameter Gaussian process regression(GPR) artificial neural network(ANN) variance

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用电热原子吸收法测定锆基玻璃中的铁,钴,镍和铜

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国外分析仪器技术与应用 1994年第1期 36-39页

作者： jagan.,j 米瑞华

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