فایل ورد کامل همگرایی متدهای هم محلی بدون شبکه بر اساس هسته نامتقارن

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل همگرایی متدهای هم محلی بدون شبکه بر اساس هسته نامتقارن،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۳۲ صفحه

۱۰ نتایج

اثبات های همگرایی برای نوع نامتقارن تعمیم یافته از روش هم محلی کانسا فراهم کردیم، که نشان می دهد حوزه های همگرایی با نتایج تقریبی برای فضاهای آزمایش مبتنی بر هسته بدون شبکه ناپایدار تعیین شده هستند. حوزه ها با همواری جواب، دامنه، عملگر دیفرانسیل و هسته بهبود می یابند. این روش برای کلاس بزرگی از مسائل تحلیلی، به شرط اینکه وابستگی پیوسته روی داده وجود داشته باشد، برقرار هستند. و همچنین از زمینه بسیار کلی که ممکن است کاربردهایی به دیگر روش های نامتقارن داشته باشند، نتیجه می شوند. نتایج با فراهم آوردن نامساوی های بهتر، نیازمند بهبود هستند. امکان زیادی برای بهبود و تعمیم این نتایج وجود دارند: ۱ یافتن شرایط کافی برای غیرتکین بودن از ماتریس های مربعی هم محلی نوع کانسا. ۲ معرفی وزن های گسسته سازی – وابسته برای بخش های مختلف از باقیمانده ها به جهت بالا بردن حوزه های همگرایی.

عنوان انگلیسی:CONVERGENCE OF UNSYMMETRIC KERNEL-BASED MESHLESS COLLOCATION METHODS~~en~~

۱۰ Conclusions

We provided convergence proofs for a generalized nonsquare version of Kansa’s collocation method, showing that the convergence rates are determined by approximation results for nonstationary meshless kernel-based trial spaces. The rates improve with the smoothness of the solution, the domain, the differential operator, and the kernel. They hold for large classes of analytic problems, provided that there is continuous dependence on the data, and they result from a fairly general framework that possibly has applications to other unsymmetric methods. On the downside, the results still need improvement by proving better a priori inequalities to plug into the framework. There are many possibilities for enhancement and extension of these results: 1. Find sufficient conditions for nonsingularity of square Kansa-type collocation matrices. 2. Introduce discretization-dependent weights for different parts of residuals into the theory of this paper in order to align dimension- and order-dependent convergence rates.

$$en!!