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双调和特征值问题非协调有限元的多重校正方法
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中国科学:数学 2024年 第7期54卷 1009-1028页
作者: 席英霞 谢和虎 季霞 南京理工大学数学与统计学院 南京210094 中国科学院数学与系统科学研究院 北京100190 北京理工大学数学与统计学院 北京100081
本文提出一种基于非协调有限元法求解重调和特征值问题的多层校正格式.该方法将细空间上特征值问题的求解转化为粗网格上特征值问题的求解以及一系列细网格上源问题的求解.假定非协调有限元方法的线性求解器是最优的,重调和特征值问题... 详细信息
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双调和特征值问题非协调有限元的多重校正方法
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Science China Mathematics 2024年
作者: 席英霞 谢和虎 季霞 南京理工大学数学与统计学院 北京理工大学数学与统计学院 中国科学院数学与系统科学研究院
本文提出一种基于非协调有限元法求解重调和特征值问题的多层校正格式.该方法将细空间上特征值问题的求解转化为粗网格上特征值问题的求解以及一系列细网格上源问题的求解.假定非协调有限元方法的线性求解器是最优的,重调和特征值问题... 详细信息
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两相椭圆偏微分方程的特征值问题
两相椭圆偏微分方程的特征值问题
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作者: 黄高丽 广州大学
学位级别:硕士
在物理工程中,由于所使用的材料的材质有所不同,所以存在一个材料由两个不同的材质组成,所以一个材料中不同区域的结构也会不一样.为此,我探讨的是当一个材料中存在两种不同材质时的情形,即求解两相椭圆偏微分方程的特征值问题.全文共... 详细信息
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特征值问题协调/非协调有限元后验误差分析
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中国科学:数学 2010年 第9期40卷 843-862页
作者: 杨一都 贵州师范大学数学与计算机科学学院 贵阳550001
本文研究对称椭圆特征值问题的有限元后验误差估计,包括协调元和非协调元,具有下列特色:(1)对协调/非协调元建立了有限元特征函数uh的误差与相应的边问题有限元解的误差在局部能量模意义下的恒等关系式,该边问题的右端为有限元特征... 详细信息
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具有临界指数的拟线性椭圆型方程的特征值问题
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上海交通大学学报 1996年 第1期30卷 89-95页
作者: 周春琴 上海交通大学应用数学系 上海
考虑了一类具有临界指数的拟线性椭圆型方程的特征值问题.在自然增长条件下,证明了该特征值问题解的存在性定理.
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一类带p-Laplace算子的奇异脉冲特征值问题
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北京理工大学学报 2008年 第12期28卷 1122-1124页
作者: 张学梅 葛渭高 北京理工大学理学院 北京100081 华北电力大学数理系 北京102206
利用锥上的不动点定理,研究一类带p-Laplace算子的奇异脉冲微分方程特征值问题,并给出正解存在的充分条件.
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基于动力学方程求解复矩阵特征值问题的并行实现
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计算机学报 2002年 第7期25卷 716-722页
作者: 黄祖兰 蒋耀林 陈明敏 林小拉 贝尔实验室(中国) 北京100080 西安交通大学理学院 西安710049 香港城市大学创意媒体学院 香港城市大学计算机科学系
该文提出了一种利用动力学方程求解复特征值及其特征向量的并行实现方法 .方法的原理为 :首先将特征值问题通过优化技术转化为一个非线性动力学系统的求解问题 ,然后利用电路模拟中的波形松弛法并行计算这组动力学方程的解 .该方法能够... 详细信息
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求解大型矩阵特征值问题的并行块Davidson方法
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南京航空航天大学学报 2007年 第6期39卷 814-818页
作者: 王顺绪 戴华 南京航空航天大学理学院
针对拥有共享内存的并行计算环境和微机网络并行计算环境,给出了求解大型稀疏对称矩阵部分极端特征对的并行块Davidson方法。该方法将矩阵A按行块分配到各处理器上,各处理器利用矩阵A的行块和投影子空间的正交基所组成矩阵V的行块进行运... 详细信息
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特征值问题的组合杂交有限元方法
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四川大学学报(自然科学版) 2017年 第4期54卷 708-712页
作者: 付卫 王皓 张世全 四川大学数学学院 610064
本文将组合杂交有限元的思想应用于特征值问题,构造了求解最小特征值问题的一种新型有限元法.首先,本文推导了最优误差估计,然后用数算例验证了理论结果.理论分析和数算例表明,当组合系数α∈0(,1)时,本文的方法在最低阶时均能达到... 详细信息
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基于Sobolev空间序列特征值问题的自然图像小尺度模式分析
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自动化学报 2009年 第12期35卷 1568-1573页
作者: 何鹏 陶建华 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室 北京100190
提出了一种描述自然图像小尺度模式的新方法.其中心思想是将小尺度信息的建模问题转化为图像区域上Sobolev空间的序列能量极小化问题,进而转化为序列特征值问题.从数学上分析了小尺度模式的多层次结构及模型的收敛性.本文还提出一种新... 详细信息
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