A Novel Approach for solving nonlinear differential equations via Global Parametric Linear Treatment (GPLT
Publish Year: 1386
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,354
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICIORS01_302
تاریخ نمایه سازی: 16 فروردین 1391
Abstract:
In this paper, we propose a novel approach for solving nonlinear differential equations, especially non-smooth ones. We call our approach Global Parametric Linear Treatment (GPLT). For smooth mappings, GPLT is linear part of Taylor expansion where the specified point which is the center of the expansion is considered to be a varying point. The approach in global sense converges to the original nonlinear mappings. So based on GPLT, instead of original nonlinear differential equation, we have a parametric linear differential equation which has a parametric analytic solution that makes the analysis more straightforward and easier. One of the main advantages of our approach is that the approach can be extended for non-smooth mappings which do not have Taylor expansion by a novel definition of Global Weak Differentiation in the sense of space. Finally, a numerical example is used to show the effectiveness of the proposed approach in solving nonlinear non-smooth differential equations.
Authors
Ali Vahidian Kamyad
Department of Mathematics, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran
Amin Jajarmi
Department of Electrical Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran
Reza Shahnazi
Department of Electrical Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran
Naser Pariz
Department of Electrical Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :