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文献类型

  • 5 篇 期刊文献
  • 1 篇 学位论文

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  • 6 篇 电子文献
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日期分布

学科分类号

  • 4 篇 理学
    • 4 篇 数学
  • 2 篇 工学
    • 1 篇 机械工程
    • 1 篇 仪器科学与技术
    • 1 篇 电子科学与技术(可...
    • 1 篇 信息与通信工程

主题

  • 6 篇 迎风有限差分格式
  • 5 篇 奇异摄动
  • 2 篇 局部截断误差
  • 1 篇 自适应网格
  • 1 篇 图像分割
  • 1 篇 自适应算法
  • 1 篇 粘性解
  • 1 篇 自适应移动网格算...
  • 1 篇 一致收敛
  • 1 篇 图像降噪
  • 1 篇 等分原则
  • 1 篇 caputo分数阶导数
  • 1 篇 强耦合
  • 1 篇 后验误差估计
  • 1 篇 各向异性扩散法

机构

  • 3 篇 南宁师范大学
  • 2 篇 池州学院
  • 1 篇 铜仁学院
  • 1 篇 湖南商学院
  • 1 篇 广西师范学院
  • 1 篇 重庆工程学院
  • 1 篇 苏州大学
  • 1 篇 广西高校数据科学...

作者

  • 4 篇 刘利斌
  • 2 篇 包小兵
  • 1 篇 王忠谦
  • 1 篇 李丽
  • 1 篇 毛志
  • 1 篇 徐磊
  • 1 篇 姜雨君
  • 1 篇 方虹淋
  • 1 篇 陈建伟

语言

  • 6 篇 中文
检索条件"主题词=迎风有限差分格式"
6 条 记 录,以下是1-10 订阅
排序:
一类奇异摄动对流扩散方程组的自适应网格方法的收敛性分析
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应用数学 2021年 第1期34卷 184-193页
作者: 包小兵 方虹淋 刘利斌 池州学院大数据与人工智能学院 安徽池州247000 重庆工程学院通识学院 重庆400900 南宁师范大学数学与统计学院 广西南宁530023
基于经典的迎风有限差分方法,本文讨论一类奇异摄动对流扩散方程组的自适应网格算法.首先,利用Taylor级数展开,给出离散格式的局部截断误差估计.然后,利用等分布原理和极大值原理,证明基于弧长控制函数的自适应网格算法是一阶收敛的.最... 详细信息
来源: 维普期刊数据库 维普期刊数据库 同方期刊数据库 同方期刊数据库 评论
一类强耦合的奇异摄动对流扩散方程组的移动网格方法(英文)
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应用数学 2018年 第3期31卷 653-660页
作者: 毛志 刘利斌 铜仁学院数学与统计系 贵州铜仁554300 广西师范学院数学与统计科学学院 广西南宁530023 广西高校数据科学重点实验室 广西南宁530023
本文研究一类强耦合的奇异摄动对流扩散方程组的移动网格方法.首先,利用迎风有限差分格式对方程组进行离散.然后,推出数值解的后验误差估计,并以此设计出相应的自适应网格生成算法.同时,证明数值解具有一阶一致收敛性.最后,数值实验验... 详细信息
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一种基于偏微分方程的图像处理算法
一种基于偏微分方程的图像处理算法
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作者: 王忠谦 苏州大学
学位级别:硕士
本文针对近年来在偏微分方程图像处理方法的文献中经常出现的一类能量泛函,系统论述其起源、特点和研究成果并展开深入研究,通过精细的计算,导出相应的Euler-Lagrange方程,又根据图像处理问题具有的离散性特点,利用有关文献的做法,对此... 详细信息
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时间分数阶奇异摄动对流扩散方程参数一致的有限差分方法
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南宁师范大学学报(自然科学版) 2022年 第4期39卷 24-32页
作者: 姜雨君 陈建伟 刘利斌 南宁师范大学数学与统计学院 广西南宁530100
该文讨论了一类时间分数阶奇异摄动对流扩散方程的数值方法.首先在均匀网格下,利用L1近似方法对时间导数进行离散,证明了该方法的稳定性并给出了局部截断误差的估计.然后基于Vulanovic-Bakhvalov网格,利用迎风有限差分方法对空间导数进... 详细信息
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二维奇异摄动对流扩散方程的自适应移动网格算法
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纯粹数学与应用数学 2023年 第2期39卷 199-213页
作者: 刘利斌 徐磊 包小兵 南宁师范大学数学与统计学院 广西南宁530100 南宁师范大学广西人机交互与智能决策重点实验室 广西南宁530100 池州学院大数据与人工智能学院 安徽池州247000
针对二维奇异摄动对流扩散方程,在任意网格下给出了经典的迎风有限差分格式.利用二元多项式插值技术,推导出一阶最大范数的后验误差估计,并以此设计了一个自适应网格生成算法.数值实验表明本文构造的自适应移动网格算法是有效的.
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改进的奇异摄动自适应移动网格方法
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电脑知识与技术 2008年 第6期1卷 1154-1155+1166页
作者: 李丽 湖南商学院信息系 湖南长沙410205
用等分弧长函数来控制网格剖分,用迎风有限差分格式来求解一类奇异摄动两点边值问题的自适应算法。本文用了的数值试验证明了算法的可行性和高效性。
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