共被期刊论文引用了5次
您的检索式：您选中1篇文献正在查看引证文献汇总
|
|
|
题名
|
作者
|
年代
|
出处
|
被引量
|
| 1 | Local a priori/a posteriori error estimates of conforming finite elements approximation for Steklov eigenvalue problems显示文摘Based on the work of Xu and Zhou(2000),this paper makes a further discussion on conforming finite elements approximation for Steklov eigenvalue problems,and proves a local a priori error estimate and a new local a posteriori error estimate in ||·||1,Ω0 norm for conforming elements eigenfunction,which has not been studied in existing literatures. | YANG YiDu BI Hai | 2014 | Science China Mathematics2014，57，6： | 2 |
| 2 | A SPARSE GRID STOCHASTIC COLLOCATION AND FINITE VOLUME ELEMENT METHOD FOR CONSTRAINED OPTIMAL CONTROL PROBLEM GOVERNED BY RANDOM ELLIPTIC EQUATIONS显示文摘在这份报纸,为一个椭圆形的方程在它的系数与随机的地管理的一个最佳的控制问题的一个 hybird 近似计划被考虑。随机的系数在物理空格是光滑的并且在概率空格取决于很多随机的变量。为最佳的控制问题的必要、足够的 optimality 条件被获得。计划被建立接近通过由使用有限的卷元素方法空间空格和一个稀少的格子的 discretization 的 optimality 系统随机的搭配方法基于为概率空格的 Smolyak 近似分别地。这个计划自然地导致一个解开的确定的问题的分离答案。分离答案的存在和唯一被证明。A priori 错误估计为状态被导出,有肋骨并且控制变量。数字例子被举说明我们的理论结果。 | Liang Ge Tongjun Sun | 2018 | Journal of Computational Mathematics2018，36，2： | 1 |
| 3 | 抛物最优控制问题的有限体积元误差估计显示文摘采用拉格朗日方法推导出抛物最优控制问题的最优性条件,然后运用有限体积元和变分离散相结合的方法得到离散的最优性条件,给出最优解在L2范数意义下的误差估计,并通过数值算例验证了误差估计的理论结果. | 张倩 | 2018 | 扬州大学学报(自然科学版)2018，21，4： | 0 |
| 4 | 一类随机最优控制问题的拟蒙特卡洛方法显示文摘本文使用梯度投影优化方法求解一类随机最优控制问题.蒙特卡洛方法是处理随机最优控制问题的一种常用方法,但收敛速度慢.我们选取收敛速度较快的拟蒙特卡洛方法.为使随机抽样维数和时间离散点独立,我们对Brown运动进行Karhunen-Loève截断,用拟蒙特卡洛方法中Sobol点序列抽样,得出数值近似的误差,并通过数值实验验证方法的有效性. | 周洪敏 罗贤兵 叶昌伦 | 2022 | 数学理论与应用2022，42，3： | 0 |
| 5 | Meshfree Finite Volume Element Method for Constrained Optimal Control Problem Governed by Random Convection Diffusion Equations显示文摘In this paper,we investigate a stochastic meshfree finite volume element method for an optimal control problem governed by the convection diffusion equations with random coefficients.There are two contributions of this paper.Firstly,we establish a scheme to approximate the optimality system by using the finite volume element method in the physical space and the meshfree method in the probability space,which is competitive for high-dimensional random inputs.Secondly,the a priori error estimates are derived for the state,the co-state and the control variables.Some numerical tests are carried out to confirm the theoretical results and demonstrate the efficiency of the proposed method. | Liang Ge Wanfang Shen Wenbin Liu | 2020 | Communications in Mathematical Research2020，36，2： | 0 |
您所在的机构暂未开通此部分的功能，请联系管理员