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Un técnica de red neuronal para la derivación de pares de Runge-Kutta ajustados para problemas autónomos escalares

Autores: Kovalnogov, Vladislav N.; Fedorov, Ruslan V.; Khakhalev, Yuri A.; Simos, Theodore E.; Tsitouras, Charalampos

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Un técnica de red neuronal para la derivación de pares de Runge-Kutta ajustados para problemas autónomos escalares


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Par de Runge-Kutta
Función de aptitud
Técnica de evolución diferencial
Problemas escalares autónomos
Familia eficiente
Coeficientes

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 35

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Consideramos el problema de valor inicial autónomo escalar resuelto por un par explícito de Runge-Kutta de órdenes 6 y 5. Nos centramos en una familia eficiente de tales pares, que fueron estudiados ampliamente en décadas anteriores. Esta familia viene con 5 coeficientes que uno puede seleccionar arbitrariamente. Establecemos, como función de aptitud, una cierta medida, que se evalúa después de ejecutar el par en un par de problemas relevantes. Por lo tanto, podemos ajustar los coeficientes del par, minimizando esta función de aptitud utilizando la técnica de evolución diferencial. Concluimos con un método (es decir, un par de Runge-Kutta) que supera a otros pares de los mismos dos órdenes en una variedad de problemas autónomos escalares.

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