¿cuál alternativa para resolver ecuaciones no lineales difusas duales es más precisa?
Autores: Koodziejczyk, Joanna; Piegat, Andrzej; Saabun, Wojciech
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
¿cuál alternativa para resolver ecuaciones no lineales difusas duales es más precisa?
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Enfoques
Sistemas no lineales difusos
Método de Newton
Aritmética difusa multidimensional
Ejemplo numérico
Medida de imprecisión
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 31
Citaciones: Sin citaciones
Para responder a la pregunta planteada en el título, presentamos y comparamos dos enfoques: primero, un enfoque estándar para resolver sistemas no lineales difusos duales (sistemas DFN) basado en el método de Newton, que utiliza la representación 2D FN y segundo, el nuevo enfoque, basado en la aritmética difusa multidimensional (aritmética MF). Utilizamos un ejemplo numérico para explicar cómo la aritmética propuesta MF resuelve el sistema DFN. Para analizar los resultados de los enfoques estándar y nuevos, introducimos una medida de imprecisión. Discutimos las razones por las que la imprecisión varía entre ambos métodos. La imprecisión de los resultados (raíces) del enfoque estándar es significativa, lo que significa que se excluyen muchos valores posibles.
Descripción
Para responder a la pregunta planteada en el título, presentamos y comparamos dos enfoques: primero, un enfoque estándar para resolver sistemas no lineales difusos duales (sistemas DFN) basado en el método de Newton, que utiliza la representación 2D FN y segundo, el nuevo enfoque, basado en la aritmética difusa multidimensional (aritmética MF). Utilizamos un ejemplo numérico para explicar cómo la aritmética propuesta MF resuelve el sistema DFN. Para analizar los resultados de los enfoques estándar y nuevos, introducimos una medida de imprecisión. Discutimos las razones por las que la imprecisión varía entre ambos métodos. La imprecisión de los resultados (raíces) del enfoque estándar es significativa, lo que significa que se excluyen muchos valores posibles.