اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدطريقة عددية لإيجاد التكاملات الأحادية و الثنائية و الثلاثية
Numerical Method for Finding Single and Multiple Integrals
2112
3 35
0
(
0
)
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
تم في هذا البحث تقديم طريقة عددية تكرارية لإيجاد القيم التقريبية للتكاملات الأحادية و الثنائية و الثلاثية. تعتمد الطريقة المقترحة على تقريب دالة التكاملات الأحادية بكثيرة حدود شرائحية من الدرجة الخامسة، ثم استخدام نقاط غوص-ليجندر بالإضافة إلى التقريبات الشرائحية لإيجاد التكاملات الثنائية و الثلاثية. تبين الدراسة أن الطريقة تكون متقاربة من الرتبة السادسة عند تطبيقها لإيجاد التكاملات الأحادية، و تكون أيضا متقاربة من الرتبة السادسة عند تطبيقها لإيجاد التكاملات الثنائية و الثلاثية باستخدام ثلاث نقاط غوصية أو أكثر. تم اختبار فعالية الطريقة المقترحة بتطبيقها لإيجاد بعض التكاملات الأحادية و الثنائية و الثلاثية المختلفة ثم مقارنة نتائج هذه الطريقة مع نتائج بعض الطرائق الأخرى.
In this paper, an iterative numerical method for obtaining approximate values of definite single, double and triple integrals will be illustrated. This method depends on approximating the single integral function by spline polynomial of fifth degree, while Gauss Legendre points as well as spline polynomials are used for finding multiple integrals. The study shows that when the method are applied to single integrals is convergent of order sixth, as well as when applied to triple integrals is convergent of order sixth for three Gauss Legendre points or greater. Errors estimates of the proposed method alongside numerical examples are given to test the convergence and accuracy of the method.
المراجع المستخدمة
HASHISH H., S.H. Behiry, N.A. El-Shamy, Numerical integration using wavelets, Applied Mathematics and Computation 211 (2009) 480-487
(SIRAJ-ul-Islam , Imran Aziz , Fazal Haq, A comparative study of numerical integration based on Haar wavelets and hybrid functions, Computers and Mathematics with Applications, doi:10.1016, pp.1-12, (2010
RATHOD H.T., K.V. Nagaraja, B. Venkatesudu, Numerical integration of some functions over an arbitrary linear tetrahedra in Euclidean three-dimensional space, Applied Mathematics and Computation 191 (2007) 397-409
قيم البحث
اقرأ أيضاً
وفقا لطريقة VMA. المبنية على التحليل المباشر للمعطيات المتعلقة بالمقطع الكلي و المقطع الزاوي التفاضلي, بغية الوصول إلى وسطاء الكمون الضوئي بشكل أمثلي, و على الارتباط الداخلي بين جزأي الكمون ( الحقيقي - التخيلي 9, و الذي يعبر عنه من علاقة التبددية.
تقتضي الحاجة لزيادة طاقة المنبع، تكرار الصدم لعدة مرات، كما يقتضي الأخذ بظروف موقع المنبع
(طبيعة الأرض و صعوبتها) إزاحة مكان المنبع، أو استعمال مجموعة منابع ، و ذلك لتخطي العقبات
الحقلية، و الحصول على إشارة جيدة . و يجب أن تتم الإزاحة في الدراسات ا
لسيزمية الجيوهندسية
التفصيلية ضمن مسافات محددة باتجاه عمودي على خط القياس ، كي لا تؤثر سلبًا في الحقل الموجي
و الإشارة المقيسة.
نعرض في هذا البحث النماذج الرياضية لمسائل النقل. المسألة الأولية و الثنوية. بينا أولا كيف تتم صياغة النماذج الثنوية لمسائل النقل. أخيرا, و بما أن حل أحد النموذجين يقود إلى حل النموذج الآخر, قمنا بحل المسألة المرافقة لمسألة النقل و اعتمدنا بذلك على طريقة الكلفة الأقل في حل مسألة النقل الأولية.
هناك نوعان مناهضين لتسجيل الجملة الزوجية: التشفير المكونات، مما أداء الانتباه الكامل عبر زوج الإدخال، والترميزات الثنائية، والتي تعريش كل مدخلات بشكل مستقل إلى مساحة متجهية كثيفة. في حين أن التشفير المتقاطعة غالبا ما يحقق أداء أعلى، فهي بطيئة للغاية
بالنسبة للعديد من حالات الاستخدام العملية. تتطلب الزيادة الثنائية، من ناحية أخرى، بيانات تدريبية كبيرة وصقل جيد على المهمة المستهدفة لتحقيق الأداء التنافسي. نقدم استراتيجية بسيطة لكنها فعالة تكافؤية تدعى Sbert المعزز، حيث نستخدم المشفرين في التسمية مجموعة أكبر من أزواج المدخلات لزيادة بيانات التدريب الخاصة ببيانات التدريب. نظرا لأنه في هذه العملية، فإن اختيار أزواج الجملة غير تافهة وحاسمة لنجاح الطريقة. نقيم نهجنا على مهام متعددة (داخل المجال) وكذلك في مهمة تكيف مجال المجال. يحقق Sbert المعزز تحصين يصل إلى 6 نقاط مقابل المجال وعلى ما يصل إلى 37 نقطة لمهام تكيف المجال مقارنة بالأداء الأصلي ثنائي التشفير.
توفر تبسيط الجملة المتوازي (SS) نادرة لأوصوامل SS العصبية. نقترح طريقة غير منشأة لبناء SS Corpora من Translation Translation ثنائي اللغة واسعة النطاق، مما يخفف من الحاجة إلى SS Corporged Corge. يتم تحفيز طريقتنا عن طريق النتائج التالية: يميل نموذج ال
ترجمة الآلية العصبية عادة إلى توليد المزيد من الرموز عالية التردد وفرق مستويات التعقيد النصية موجودة بين المصدر واللغة المستهدفة ل Translation Corpus. من خلال أخذ زوج من المصدر الجمل من Corpus Translation وترجمات مراجعها في لغة الجسر، يمكننا إنشاء بيانات SS موازية زائفة واسعة النطاق. بعد ذلك، نبقي أزواج الجملة هذه مع اختلاف أعلى تعقيد كزواج من جملة SS. يمكن أن تلبي المبنى SS Corpora مع نهج غير مدفوع التوقعات بأن الأحكام المحاذاة تحافظ على نفس المعاني وأن يكون لها اختلاف في مستويات تعقيد النص. تظهر النتائج التجريبية أن أساليب SS التي تدربت بها كوربورا تحقق النتائج من أحدث النتائج وتفوق النتائج على نتائج اللغة الإنجليزية في Wikilarge.
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
