20、含时系数广义七阶KdV方程的显式精确解与守恒律

含时系数广义七阶KdV方程的显式精确解与守恒律

1. 引言

广义七阶KdV方程在表示浅水波、分层内波、离子声波等方面有着广泛的应用。为了探讨高阶色散项对波轮廓的影响,KdV方程形式的模型已被成功分析。不同的技术被用于求解具有不同常数性质的KdV方程的各种形式,以得到不同类型的解。

本文选取的广义七阶KdV方程形式如下:
[u_t + a(t)u_xu^3 + b(t)u_x^3 + c(t)uu_xu_{xx} + d(t)u^2u_{xxx} + e(t)u_{xx}u_{xxx} + f (t)u_xu_{xxxx} + g(t)uu_{xxxxx} + h(t)u_{xxxxxx}= 0]
其中,(u)是自变量(x)和(t)的实函数,所有其他系数(a(t), b(t), c(t), d(t), e(t), f (t), g(t), h(t))都被假设为时间相关的。采用对称群方法来获得该方程的对称性,并将其进一步转化为常微分方程(ODE)。生成的ODE可以通过文献中的许多有效技术来求解。此外,还借助直接方法推导了七阶KdV方程的守恒律。

2. 对称约化与精确解

2.1 寻找对称性

为了找到与上述方程相关的对称性,考虑无穷小生成元为如下形式的自变量和因变量的函数:
[X = X_1(t, x, u)\frac{\partial}{\partial t}+ X_2(t, x, u)\frac{\partial}{\partial x}+ Z_1(t, x, u)\frac{\partial}{\partial u}]
这给出了关于无穷小量(X_1)、(X_2)和(Z_1)的对称方程:

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理算法行为系统鲁棒性。
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