Mejorando el análisis de convergencia del método de Newton-Kurchatov bajo condiciones débiles
Autores: Argyros, Ioannis K.; Shakhno, Stepan; Yarmola, Halyna
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Mejorando el análisis de convergencia del método de Newton-Kurchatov bajo condiciones débiles
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Técnica
Región de convergencia restringida
Convergencia semilocal
Método de Newton-Kurchatov
Derivadas
Diferencias divididas de primer orden
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 22
Citaciones: Sin citaciones
La técnica de utilizar la región de convergencia restringida se aplica para estudiar una convergencia semilocal del método de Newton-Kurchatov. El análisis se proporciona bajo condiciones débiles para las derivadas y las diferencias divididas de primer orden. Como resultado, se obtienen criterios de convergencia suficientemente más débiles y estimaciones de error más precisas. También se considera un caso especial de condiciones débiles.
Descripción
La técnica de utilizar la región de convergencia restringida se aplica para estudiar una convergencia semilocal del método de Newton-Kurchatov. El análisis se proporciona bajo condiciones débiles para las derivadas y las diferencias divididas de primer orden. Como resultado, se obtienen criterios de convergencia suficientemente más débiles y estimaciones de error más precisas. También se considera un caso especial de condiciones débiles.