تعديل خوارزمية Levenberg-Marquardt لحل المعادلات التفاضلية الجزئية البعدية
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
في هذه الدراسة تم تطوير طريقة جديدة تقوم على الشبكة العصبية من أجل حل المعادلات التفاضلية الجزئية البعدين. استخدام الشبكة العصبية المعدلة لتجنب عيوب خوارزمية التدريب لﭭنبرك – ماركوادت. أولا نقترح SVD تحليل القيمة المنفردة إلى J و J-1 إذا كانت المصفوفة J(w) مستطيلة او منفردة . ثانيا نقترح حساب جديد إلى μ بحيث ان . نعتبر ان دالة الهدف الغير خطية E(w) تملك مجموعة غير خالية من الحلول W* ونشير أن ‖ ‖ هو من المعيار 2 و E(w): هي مستمرة وقابلة للاشتقاق وتحقق شرط حيث ان L هو ثابت ليبشيتز.
تفاصيل المقالة
كيفية الاقتباس
[1]
"تعديل خوارزمية Levenberg-Marquardt لحل المعادلات التفاضلية الجزئية البعدية", JUBPAS, م 26, عدد 7, ص 107–117, 2018, doi: 10.29196/jubpas.v26i7.1417.
إصدار
القسم
Articles
كيفية الاقتباس
[1]
"تعديل خوارزمية Levenberg-Marquardt لحل المعادلات التفاضلية الجزئية البعدية", JUBPAS, م 26, عدد 7, ص 107–117, 2018, doi: 10.29196/jubpas.v26i7.1417.