RbfDeSolver: una herramienta de software para aproximar ecuaciones diferenciales utilizando funciones de base radial
Autores: Tsoulos, Ioannis G.; Tzallas, Alexandros; Karvounis, Evangelos
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
RbfDeSolver: una herramienta de software para aproximar ecuaciones diferenciales utilizando funciones de base radial
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Análisis matemático
Palabras clave
Método
Ecuaciones diferenciales
Red neuronal artificial
RBF
Algoritmo genético
Software
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
Se presenta un nuevo método para resolver ecuaciones diferenciales en este trabajo. La solución de las ecuaciones diferenciales se realiza adaptando una red neuronal artificial, RBF, a la función en estudio. La adaptación de los parámetros de la red se realiza con un algoritmo genético híbrido. Además, este texto presenta en detalle el software desarrollado para el método mencionado en ANSI C++. El usuario puede codificar la ecuación diferencial subyacente en formato C++ o en Fortran. El método se aplicó a una amplia gama de funciones de prueba de diferentes tipos y los resultados se presentan y analizan en detalle.
Descripción
Se presenta un nuevo método para resolver ecuaciones diferenciales en este trabajo. La solución de las ecuaciones diferenciales se realiza adaptando una red neuronal artificial, RBF, a la función en estudio. La adaptación de los parámetros de la red se realiza con un algoritmo genético híbrido. Además, este texto presenta en detalle el software desarrollado para el método mencionado en ANSI C++. El usuario puede codificar la ecuación diferencial subyacente en formato C++ o en Fortran. El método se aplicó a una amplia gama de funciones de prueba de diferentes tipos y los resultados se presentan y analizan en detalle.