9、等几何分析中的数值积分与二阶椭圆常微分方程研究

等几何分析中的数值积分与二阶椭圆常微分方程研究

1. 加权残值法与等几何分析的结合

在相关研究中,当引入等几何分析(IGA)对加权残值法(MWR)进行扩展时,会有一些变化。原本的全局空间近似项 $h_k(x)$ 会被一组分段空间基函数 $N_k(x)$ 所取代。微分算子作用于这些基函数后,会用 $B_k(x)$ 来表示,替代原来的全局 $b_k(x)$。而且,空间近似不需要提前满足本质边界条件,这意味着矩阵系统只需满足积分形式,在求解未知常数(和反力)之前,必须对其进行修改以包含本质边界条件。

加权残值法有不同的形式,如伽辽金加权残值和最小二乘加权残值:
- 伽辽金加权残值:$\int_{\Omega} \frac{\partial u(x)}{\partial D_k} R_{\Omega}(x) dx = 0_k$,其中 $1 \leq k \leq n$。
- 最小二乘加权残值:$\int_{\Omega} \frac{\partial R_{\Omega}(x)}{\partial D_k} R_{\Omega}(x) dx = 0_k$,其中 $1 \leq k \leq n$。

等几何分析的分段扩展形式为:$\Omega = \cup_e \Omega_e$,即非重叠补丁的并集,在 $\Omega_e \subset \Omega$ 中,$u(x) = \sum_{k} N_k(x) D_{k}^{e}$,且 $\int_{\Omega} R_{\Omega}(x) w_k(x) dx = \sum_{e} \int_{\Omega_e} R_{\Omega_e}(x) w_{\Omega_e}^{k}(x) dx$。

2.
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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