Numerical Approximations(수치적 근사치)란 무엇입니까?
Numerical Approximations 수치적 근사치 - This refines previous results which only established the convergence in probability of these numerical approximations. [1] Their feasible solution is a system of implicit equations solved by numerical approximations. [2] The approach is derived from an exact Green’s function solution with numerical approximations of quantifiable impact, and results in a simple, two-step operator-split algorithm, consisting of a collisional Eulerian step, and a Lagrangian orbit-integration step with analytically prescribed kernels. [3] Numerical approximations of these problems are obtained and validated against exact solutions. [4] Presented is a very detailed two-tier analysis of the location of the real roots of the general quartic equation $$x^4 + a x^3 + b x^2 + c x + d = 0$$ x 4 + a x 3 + b x 2 + c x + d = 0 with real coefficients and the classification of the roots in terms of a, b, c, and d, without using any numerical approximations. [5] Learning graphical models from data and/or constructing them from physical modeling and constraints necessarily involves uncertainties inherited from data, modeling choices, or numerical approximations. [6] A unified theory, containing several novel tools, is developed in a way to be tractable from the point of view of numerical approximations. [7] In recent years deep artificial neural networks (DNNs) have been successfully employed in numerical simulations for a multitude of computational problems including, for example, object and face recognition, natural language processing, fraud detection, computational advertisement, and numerical approximations of partial differential equations (PDEs). [8] The method is based on fundamental theoretical considerations and does not assume paraxiality or numerical approximations at any time. [9] The numerical approximations are obtained based on both arithmetics. [10] In present study, Modified Cubic Hyperbolic B-spline Differential Quadrature Method is constructed for getting the numerical approximations of 1D and 2D non-linear Schrodinger equations. [11] In the present method, only the bottom surface of plate structures needs to be discretized while numerical approximations in the thickness direction are no longer required, which leads to an accurate solution of the displacement in the thickness direction and a considerable reduction of the computational cost. [12] We propose a computational framework that connects pseudospectral methods with Pontryagin’s Maximum Principle allowing flexible computations, verification and validation of the numerical approximations, and improvements of the continuous solution accuracy. [13] The comparison between analytical and numerical approximations is also presented. [14] Here, we used RKF-45 method to obtain the numerical approximations by adopting shooting technique. [15] We consider the numerical approximations to simulate the active colloids dynamic process. [16] The numerical approximations to the exact solution to infer on the effectiveness of the two methods. [17] Moreover, the asymptotic expansion of errors with odd power O ( h 3 ) is got and the accuracy of numerical approximations can be improved to the order of O ( h 5 ) by the Richardson extrapolation algorithm (EA) once. [18] Due to uncertainty in the external environment, Gaussian white noise was introduced into replicator dynamic equations, the random Taylor expansion was applied to solve the numerical approximations, certain critical values were determined so the system exhibited chaotic behaviour and numerical simulation was used to describe the dynamic evolution of tripartite. [19] The derivation of the surface is fully analytical without paraxial or numerical approximations. [20] Flow structures induced in flows past spheres and hills are discussed especially for strong stratification, with computations of flows past a single sphere providing qualitative and quantitative means for validating the numerical approximations. [21] At the end, we use some numerical approximations based on finite difference techniques to validate the theoretical results. [22] Taylor developments are then carried out with respect to small parameters describing stratification and compressibility and are compared with numerical approximations of the intersection of inner and boundary dispersion surfaces. [23] Numerical approximations are usually employed in which the approximation of fractional differintegrator is the foundation. [24] Numerical approximations of the solution of the problem and absolute errors are compared with existing methods. [25] Our results naturally yield efficient neural network-based methods for evaluating solutions of some HJ PDEs in high dimension without using grids or numerical approximations. [26] In this study, the Weighted Essential Non-Oscillatory (WENO) scheme is implemented for numerical approximations of the pressureless gas dynamics equations. [27] It circumvents the limitations of finance theory, among others strong assumptions and numerical approximations under the Black–Scholes model. [28] By extending our previous work in [8], we obtain the stability of various statistical properties (the variance of a CLT and the rate function of an LDP) of Anosov maps to general perturbations, including new classes of numerical approximations. [29] Numerical approximations of the relative sizes of the basins of attraction are generated and further suggest the inherent difficulty in achieving synchronization. [30] Since exact solutions for these systems are not available, numerical approximations are needed to efficiently solve them. [31] We then demonstrate its usefulness by analyzing the involved geometry with computer software but without computer simulations or numerical approximations. [32] We develop a method to prove existence of solutions and determine rigorous bounds on the distance between our numerical approximations and the true infinite dimensional solution and also on the energy. [33] This “proof” is defined by the collection of evidence that the numerical approximations are congruent with the model for the physical phenomena. [34] Using kernels that reproduce Hilbert spacesHm(Ω), numerical approximations to solutions of elliptic Cauchy problems are formulated as solutions of nonlinear least-squares problems with quadratic inequality constraints (LSQI). [35] The numerical analysis provides criterion for the numerical approximations to be monotonic, nonnegative, and linearly stable throughout the computation. [36] It was illustrated in the literature that the accuracy and the efficiency of the numerical approximations is majorly controlled by the directionality and orientation of the grid selected for the domain discretization [4,6,35]. [37] In this paper, the residual power series method is used to study the numerical approximations of a model of oscillating base temperature processes occurring in a convective rectangular fin with variable thermal conductivity. [38] This implies that DNNs can break the curse of dimensionality in numerical approximations and optimal control of PDEs and SPDEs. [39] In this article, we propose an all-in-one statement which includes existence, uniqueness, regularity, and numerical approximations of mild solutions for a class of stochastic partial differential equations (SPDEs) with non-globally monotone nonlinearities. [40] We prove that the RPST is very efficient for investigating the numerical approximations for a system of fractional differential equations. [41] We sample our recent attempts in the development of a systematic mathematical framework for nonlocal models, including basic elements of nonlocal vector calculus, well-posedness of nonlocal variational problems, coupling to local models, convergence and compatibility of numerical approximations, and applications to nonlocal mechanics and diffusion. [42] In this chapter, we turn to considering the geometric structures—stochastic symplectic and multi-symplectic structures—in the infinite dimension case for stochastic nonlinear Schrodinger equations as well as their numerical approximations. [43] We consider a class of numerical approximations to the Caputo fractional derivative. [44] The benefit of domain truncation is that we do not need to introduce artificial boundary conditions to find out numerical approximations. [45] Therefore, a black-box attack can be mounted by numerical approximations of the gradient to perform the gradient ascent. [46] Recent work [23] showed that the first-order time derivatives of their solutions have a singularity of O(tα−1) near the initial time t = 0, which makes the error estimates of their numerical approximations in the literature that were proved under full regularity assumptions of the true solutions inappropriate. [47] This approach allows for numerical approximations to algorithmic (Kolmogorov-Chaitin) complexity-based estimations at each of the levels of a computational hierarchy. [48] Even for fairly simple geometries, let alone realistic scenarios such as typical boundary value problems in room acoustics or for mechanical vibrations, numerical approximations are necessary. [49] Therefore, numerical approximations, especially with meshless method, have been widely used. [50]이것은 이러한 수치적 근사치의 확률 수렴만을 확립한 이전 결과를 개선합니다. [1] 그들의 실현 가능한 솔루션은 수치적 근사에 의해 해결된 암시적 방정식 시스템입니다. [2] 접근 방식은 정량화할 수 있는 영향의 수치적 근사치를 사용하여 정확한 Green의 함수 솔루션에서 파생되며 충돌 오일러 단계와 분석적으로 규정된 커널이 있는 라그랑주 궤도 적분 단계로 구성된 간단한 2단계 연산자 분할 알고리즘이 생성됩니다. [3] 이러한 문제의 수치적 근사치를 구하고 정확한 솔루션에 대해 검증합니다. [4] 일반 4차 방정식 $$x^4 + a x^3 + b x^2 + c x + d = 0$$의 실수근 위치에 대한 매우 상세한 2계층 분석이 제공됩니다. 엑스 4 + ㅏ 엑스 삼 + 비 엑스 2 + 씨 엑스 + 디 = 0 어떤 수치적 근사도 사용하지 않고 실제 계수와 a, b, c, d의 관점에서 근의 분류를 사용합니다. [5] 데이터에서 그래픽 모델을 학습하고 물리적 모델링 및 제약 조건에서 구성하려면 데이터, 모델링 선택 또는 수치적 근사치에서 상속된 불확실성이 반드시 포함됩니다. [6] 몇 가지 새로운 도구를 포함하는 통합 이론은 수치 근사의 관점에서 다루기 쉬운 방식으로 개발되었습니다. [7] 최근 몇 년 동안 심층 인공 신경망(DNN)은 객체 및 얼굴 인식, 자연어 처리, 사기 탐지, 계산 광고, 편미분 방정식의 수치 근사를 비롯한 다양한 계산 문제에 대한 수치 시뮬레이션에 성공적으로 사용되었습니다. (PDE). [8] 이 방법은 기본적인 이론적 고려 사항을 기반으로 하며 어떠한 경우에도 근축성 또는 수치적 근사치를 가정하지 않습니다. [9] 수치적 근사치는 두 산술을 기반으로 합니다. [10] 본 연구에서는 1D 및 2D 비선형 슈뢰딩거 방정식의 수치적 근사치를 얻기 위해 Modified Cubic Hyperbolic B-spline Differential Quadrature Method를 구성합니다. [11] 본 방법에서는 판 구조의 바닥면만 이산화하면 되며 두께 방향의 수치적 근사는 더 이상 필요하지 않으므로 두께 방향의 변위를 정확하게 해석하고 계산 비용을 크게 줄일 수 있습니다. [12] 우리는 의사 스펙트럼 방법을 Pontryagin의 최대 원리와 연결하여 유연한 계산, 수치 근사의 검증 및 검증, 연속 솔루션 정확도 향상을 허용하는 계산 프레임워크를 제안합니다. [13] 해석적 근사치와 수치적 근사치 간의 비교도 제시됩니다. [14] 여기서는 RKF-45 방법을 사용하여 사격 기법을 적용하여 수치적 근사치를 구했습니다. [15] 활성 콜로이드 동적 프로세스를 시뮬레이션하기 위해 수치적 근사치를 고려합니다. [16] 두 가지 방법의 효과를 추론하기 위한 정확한 솔루션에 대한 수치적 근사. [17] 더욱이, 홀수 거듭제곱 O( h 3 )에 대한 오차의 점근적 확장을 얻었고 수치 근사의 정확도는 Richardson 외삽 알고리즘(EA)에 의해 O(h 5 )의 차수로 향상될 수 있습니다. [18] 외부 환경의 불확실성으로 인해 가우스 백색 잡음이 리플리케이터 동적 방정식에 도입되었으며, 수치 근사를 풀기 위해 임의의 Taylor 확장이 적용되었으며, 시스템이 혼란스러운 동작을 나타내도록 특정 임계값이 결정되었으며 수치 시뮬레이션이 동적 설명에 사용되었습니다. 삼위일체의 진화. [19] 표면의 파생은 근축 또는 수치 근사 없이 완전히 분석적입니다. [20] 구와 언덕을 지나는 흐름에서 유도된 흐름 구조는 특히 강력한 성층화에 대해 논의되며 단일 구를 지나는 흐름의 계산은 수치적 근사치를 검증하기 위한 정성적 및 정량적 수단을 제공합니다. [21] 마지막으로 유한 차분 기술을 기반으로 하는 몇 가지 수치적 근사치를 사용하여 이론적 결과를 검증합니다. [22] 그런 다음, 층화 및 압축성을 설명하는 작은 매개변수에 대해 Taylor 전개를 수행하고 내부 및 경계 분산 표면의 교차에 대한 수치적 근사치와 비교합니다. [23] 분수 미분 적분기의 근사가 기초인 수치적 근사가 일반적으로 사용됩니다. [24] 문제 해결의 수치적 근사치와 절대 오차를 기존 방법과 비교합니다. [25] 우리의 결과는 그리드 또는 수치 근사를 사용하지 않고 고차원에서 일부 HJ PDE의 솔루션을 평가하기 위한 효율적인 신경망 기반 방법을 자연스럽게 산출합니다. [26] 이 연구에서는 무압력 기체 역학 방정식의 수치적 근사치를 위해 WENO(Weighted Essential Non-Oscillatory) 방식을 구현했습니다. [27] Black-Scholes 모델에서 강력한 가정과 수치적 근사치를 비롯한 금융 이론의 한계를 우회합니다. [28] [8]의 이전 작업을 확장하여 Anosov 맵의 다양한 통계적 속성(CLT의 분산 및 LDP의 비율 함수)의 안정성을 새로운 수치 근사 클래스를 포함하여 일반적인 섭동에 매핑합니다. [29] 끌어당김 유역의 상대적 크기에 대한 수치적 근사치가 생성되고 동기화를 달성하는 데 고유한 어려움이 있음을 추가로 암시합니다. [30] 이러한 시스템에 대한 정확한 솔루션을 사용할 수 없기 때문에 이를 효율적으로 해결하려면 수치적 근사가 필요합니다. [31] 그런 다음 컴퓨터 소프트웨어를 사용하지만 컴퓨터 시뮬레이션이나 수치적 근사치를 사용하지 않고 관련된 기하학을 분석하여 그 유용성을 입증합니다. [32] 우리는 솔루션의 존재를 증명하고 수치적 근사값과 진정한 무한 차원 솔루션 사이의 거리와 에너지에 대한 엄격한 경계를 결정하는 방법을 개발합니다. [33] 이 "증명"은 수치적 근사치가 물리적 현상에 대한 모델과 일치한다는 증거 수집으로 정의됩니다. [34] 힐베르트 공간 Hm(Ω)을 재현하는 커널을 사용하여 타원 코시 문제의 해에 대한 수치 근사는 2차 부등식 제약(LSQI)이 있는 비선형 최소 제곱 문제의 해로 공식화됩니다. [35] 수치적 분석은 수치적 근사치가 계산 전반에 걸쳐 단조롭고 음이 아니며 선형적으로 안정적인 기준을 제공합니다. [36] 수치 근사의 정확도와 효율성은 도메인 이산화를 위해 선택된 그리드의 방향성과 방향에 의해 주로 제어된다는 것이 문헌에 설명되어 있습니다[4,6,35]. [37] 이 논문에서 잔류 전력 급수 방법은 가변 열전도율을 갖는 대류 직사각형 핀에서 발생하는 진동 기본 온도 프로세스 모델의 수치적 근사치를 연구하는 데 사용됩니다. [38] 이것은 DNN이 수치 근사와 PDE 및 SPDE의 최적 제어에서 차원의 저주를 깰 수 있음을 의미합니다. [39] 이 기사에서 우리는 비 전역적으로 단조로운 비선형성을 가진 확률적 편미분 방정식(SPDE) 클래스에 대한 순한 솔루션의 존재, 고유성, 규칙성 및 수치적 근사치를 포함하는 올인원 설명을 제안합니다. [40] 우리는 RPST가 분수 미분 방정식 시스템에 대한 수치 근사를 조사하는 데 매우 효율적임을 증명합니다. [41] 우리는 비국소 벡터 미적분학의 기본 요소, 비국소 변동 문제의 적절성, 로컬 모델과의 결합, 수치 근사의 수렴 및 호환성, 비국소 역학에 대한 응용을 포함하여 비국소 모델에 대한 체계적인 수학적 프레임워크 개발에 대한 최근 시도를 샘플링합니다. 그리고 확산. [42] 이 장에서 우리는 확률적 비선형 슈뢰딩거 방정식에 대한 무한 차원 사례에서 기하학적 구조(확률적 대칭 구조 및 다중 대칭 구조)와 수치적 근사치를 고려합니다. [43] Caputo 분수 도함수에 대한 수치 근사 클래스를 고려합니다. [44] 도메인 절단의 이점은 수치적 근사치를 찾기 위해 인위적인 경계 조건을 도입할 필요가 없다는 것입니다. [45] 따라서 블랙박스 공격은 기울기 상승을 수행하기 위해 기울기의 수치적 근사화에 의해 탑재될 수 있습니다. [46] 최근 작업 [23]은 솔루션의 1차 시간 도함수가 초기 시간 t = 0 근처에서 O(tα-1)의 특이성을 가지며, 이는 문헌에서 다음과 같이 입증된 수치 근사의 오차 추정치를 만듭니다. 실제 솔루션의 전체 규칙성 가정은 부적절합니다. [47] 이 접근 방식은 계산 계층의 각 수준에서 알고리즘(Kolmogorov-Chaitin) 복잡성 기반 추정에 대한 수치 근사를 허용합니다. [48] 상당히 단순한 형상의 경우에도 실내 음향 또는 기계적 진동의 일반적인 경계 값 문제와 같은 현실적인 시나리오는 고사하고 수치적 근사치가 필요합니다. [49] 따라서 특히 meshless 방법을 사용하는 수치 근사가 널리 사용되었습니다. [50]
Consider Numerical Approximations 수치적 근사값 고려
In this paper, we consider numerical approximations for solving the hydrodynamically coupled three components Cahn-Hilliard phase-field model. [1] In this paper, we consider numerical approximations for the anisotropic phase-field crystal model. [2] In this paper, we consider numerical approximations for the modified phase field crystal model with long-range interaction, which describes the micro-phase separation in diblock copolymers. [3] We consider numerical approximations and error analysis for the Cahn-Hilliard equation with reaction rate dependent dynamic boundary conditions (P. [4] In this paper, we consider numerical approximations of the volume-conserved phase-field elastic bending energy model for lipid vesicles where a nonlocal term is added to the model such that the total volume can be conserved precisely. [5] In this work, we consider numerical approximations of the anisotropic phase-field dendritic crystal growth model, which is a highly complex coupled nonlinear system consisting of the anisotropic Allen-Cahn equation and the heat equation. [6] In this paper, we consider numerical approximations for a dendritic solidification phase field model with melt convection in the liquid phase, which is a highly nonlinear system that couples the anisotropic Allen-Cahn type equation, the heat equation, and the weighted Navier-Stokes equations together. [7] In this paper, we consider numerical approximations for solving a modified phase-field crystal model with a strong nonlinear vacancy potential. [8] We consider numerical approximations for the modified phase field crystal equation in this paper. [9] In this paper, we consider numerical approximations for the anisotropic Cahn–Hilliard equation. [10] We consider numerical approximations for a phase-field dendritic crystal growth model, which is a highly nonlinear system that couples the anisotropic Allen–Cahn type equation and the heat equation. [11] In this paper, we consider numerical approximations for solving the nonlinear magnetohydrodynamical system, that couples the Navier–Stokes equations and Maxwell equations together. [12] In this paper, we consider numerical approximations for solving the anisotropic Cahn–Hilliard model. [13]이 논문에서 우리는 유체역학적으로 결합된 세 가지 구성요소 Cahn-Hilliard 위상장 모델을 풀기 위한 수치적 근사치를 고려합니다. [1] 이 논문에서 우리는 이방성 위상장 결정 모델에 대한 수치적 근사치를 고려합니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5] nan [6] 이 논문에서 우리는 이방성 Allen-Cahn 유형 방정식, 열 방정식 및 가중 Navier-Stokes 방정식을 결합하는 고도의 비선형 시스템인 액상의 용융 대류가 있는 수지상 응고 단계 필드 모델에 대한 수치적 근사치를 고려합니다. 함께. [7] 이 논문에서 우리는 강한 비선형 공석 가능성이 있는 수정된 위상장 결정 모델을 풀기 위한 수치적 근사치를 고려합니다. [8] nan [9] nan [10] nan [11] nan [12] nan [13]
Accurate Numerical Approximations
To solve for the value function, we derive an analytical solution in the logarithmic utility case and obtain accurate numerical approximations in the general case by three methods: finite difference method, Monte Carlo simulation, and Generative Adversarial Networks. [1] The main purpose of using Chebyshev and Legendre polynomials, along with simulated annealing (SA), is to reduce mean square error (MSE) that leads to more accurate numerical approximations. [2] With this strategy accurate numerical approximations can be obtained. [3] We derive an analytical solution in the logarithmic utility case and obtain accurate numerical approximations in the general case by two methods: finite differences and Monte Carlo simulation. [4] Computational results demonstrate that our method is able to generate accurate numerical approximations for problems with multiple states and controls. [5] In order to obtain both stable and highly accurate numerical approximations of convection-dominated shallow-water equations, we use stabilized flat Gaussians (RBFSGA-FD) and polyharmonic splines with supplementary polynomials (RBFPHS-FD) as basis functions, combined with modified method of characteristics. [6]가치 함수를 풀기 위해 우리는 대수 효용 사례에서 해석적 솔루션을 도출하고 유한 차분 방법, 몬테카를로 시뮬레이션 및 생성적 적대 네트워크의 세 가지 방법을 사용하여 일반적인 경우 정확한 수치 근사치를 얻습니다. [1] Chebyshev 및 Legendre 다항식을 시뮬레이션된 어닐링(SA)과 함께 사용하는 주요 목적은 보다 정확한 수치 근사로 이어지는 평균 제곱 오차(MSE)를 줄이는 것입니다. [2] 이 전략을 사용하면 정확한 수치 근사값을 얻을 수 있습니다. [3] nan [4] nan [5] nan [6]
Use Numerical Approximations 수치적 근사값 사용
The method uses numerical approximations of transition matrices, is convergent of first order, and assumes the ability to compute with compact convex sets in finite dimension. [1] As these equations arise in many applications, there is a constant need for accurate, but fast and simple to use numerical approximations to their solutions. [2] There is a weakness in the solutions, however, in that they use numerical approximations. [3] One set of calculations is based on an escape-probability formalisms that uses numerical approximations derived in the early-eighties. [4]이 방법은 전이 행렬의 수치적 근사치를 사용하고, 1차 수렴하며, 유한 차원에서 조밀한 볼록 집합으로 계산할 수 있다고 가정합니다. [1] 이러한 방정식은 많은 응용 분야에서 발생하므로 정확하면서도 빠르고 간단하게 해에 대한 수치 근사를 사용해야 합니다. [2] 그러나 수치적 근사치를 사용한다는 점에서 솔루션에 약점이 있습니다. [3] nan [4]
Compute Numerical Approximations
In this work, we propose a method to compute numerical approximations of the invariant measures and Rice’s formula (frequency of threshold crossings) for a certain type of stochastic Hamiltonian system constrained by an obstacle and subjected to white or colored noise. [1] For the first case, we use our approach to compute numerical approximations to the solutions of the corresponding MFG systems. [2] More concretely, we study their mean-extinction time which satisfies the backward Kolmogorov differential equation, a linear second-order partial differential equation with variable coefficients; hence, we can only compute numerical approximations. [3]이 작업에서 우리는 장애물에 의해 제약을 받고 백색 또는 유색 잡음을 받는 특정 유형의 확률론적 해밀턴 시스템에 대한 불변 측정 및 Rice의 공식(임계값 교차 빈도)의 수치적 근사치를 계산하는 방법을 제안합니다. [1] 첫 번째 경우, 우리는 해당 MFG 시스템의 솔루션에 대한 수치적 근사치를 계산하기 위해 접근 방식을 사용합니다. [2] nan [3]
Provide Numerical Approximations
Purpose This paper aims to develop a meshfree algorithm based on local radial basis functions (RBFs) combined with the differential quadrature (DQ) method to provide numerical approximations of the solutions of time-dependent, nonlinear and spatially one-dimensional reaction-diffusion systems and to capture their evolving patterns. [1] This new scheme provides numerical approximations for both the primal and the flux variables. [2] This is used to provide numerical approximations to the optimal harvesting-seeding strategies and is a first step towards a full understanding of the intricacies of how one should harvest and seed interacting species. [3]nan [1] 이 새로운 체계는 원시 변수와 플럭스 변수 모두에 대한 수치적 근사치를 제공합니다. [2] 이것은 최적의 수확-파종 전략에 대한 수치적 근사치를 제공하는 데 사용되며 종을 수확하고 종자 상호 작용하는 방법의 복잡성을 완전히 이해하기 위한 첫 번째 단계입니다. [3]
Order Numerical Approximations
The quadrature-based LSIR and LSAVE eliminate the first-order algebraic convergence rate bottleneck resulting from the Riemann sum approximation, thus enabling high-order numerical approximations of the integrals when appropriate. [1] Second and higher order numerical approximations of conservation laws for vector fields call for the use of limiting techniques based on generalized monotonicity criteria. [2]직교 기반 LSIR 및 LSAVE는 Riemann 합계 근사로 인한 1차 대수 수렴 속도 병목 현상을 제거하여 적절한 경우 적분의 고차 수치 근사를 가능하게 합니다. [1] 벡터 필드에 대한 보존 법칙의 2차 및 고차 수치 근사는 일반화된 단조성 기준에 기반한 제한 기술의 사용을 요구합니다. [2]
Allows Numerical Approximations
We obtain an analytic tool that allows numerical approximations of the optimal times of delay. [1] This allows numerical approximations of the mutual information in this general setting. [2]Computing Numerical Approximations
We present a new finite volume method for computing numerical approximations of a system of nonlocal transport equation modeling interacting species. [1] Moreover, we deal with the problem of computing numerical approximations of insensitizing controls for the heat equation by using the Hilbert Uniqueness Method (HUM). [2]우리는 상호 작용하는 종을 모델링하는 비국소 수송 방정식 시스템의 수치적 근사치를 계산하기 위한 새로운 유한 체적 방법을 제시합니다. [1] 또한 Hilbert Uniqueness Method(HUM)를 사용하여 열 방정식에 대한 둔감 제어의 수치적 근사치를 계산하는 문제를 다룹니다. [2]
Implicit Numerical Approximations
In the paper, our main aim is to investigate the strong convergence of the implicit numerical approximations for neutral-type stochastic differential equations with super-linearly growing coefficients. [1] In this paper, our main aim is to investigate the stability and strong convergence of an implicit numerical approximations for neutral-type stochastic differential equations with superlinearly growing coefficients. [2]이 논문에서, 우리의 주요 목표는 초선형으로 성장하는 계수를 갖는 중립형 확률적 미분 방정식에 대한 암시적 수치 근사의 강력한 수렴을 조사하는 것입니다. [1] 이 논문에서 우리의 주요 목표는 초선형으로 증가하는 계수를 갖는 중립형 확률 미분 방정식에 대한 암시적 수치 근사의 안정성과 강력한 수렴을 조사하는 것입니다. [2]
Yield Numerical Approximations
Consequently, quadrature rules yield numerical approximations, where large sparse linear systems of algebraic equations have to be solved. [1] Both methods yield numerical approximations such that the total error is split into stochastic and spatial contributions. [2]결과적으로, 구적법 규칙은 대수 방정식의 큰 희소 선형 시스템을 풀어야 하는 수치적 근사치를 산출합니다. [1] nan [2]
Corresponding Numerical Approximations
We then present various examples to which our evaluation formula can be applied and with the corresponding numerical approximations. [1] Optimal-order error estimates are established for the corresponding numerical approximations. [2]그런 다음 평가 공식과 해당 수치 근사를 적용할 수 있는 다양한 예를 제시합니다. [1] nan [2]
Some Numerical Approximations 일부 수치적 근사치
Some numerical approximations of the solution are finally considered; the obtained trajectories confirm the theoretical findings. [1] Some numerical approximations are presented to show the good approximations obtained by truncating the fractional power series. [2]솔루션의 일부 수치적 근사치가 최종적으로 고려됩니다. 얻은 궤적은 이론적 발견을 확인합니다. [1] 분수 거듭제곱 급수를 잘라서 얻은 좋은 근사치를 보여주기 위해 몇 가지 수치적 근사치가 제시됩니다. [2]