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A kernel function based regularized method for boundary value problems with noisy information
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.aml.2025.109481.png)
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摘要
En 中文
利用再生核理论，已开发出几种有效的数值算法，用于求解具有精确右端函数的边值问题（BVPs）。然而，当方程右端包含污染数据时，这些方法在有效求解线性边值问题方面存在困难。本文的目的是介绍一种针对线性BVPs中具有噪声右端函数信息的鲁棒数值算法。为克服噪声右端函数的挑战，采用了正则化的思想。数值仿真被用来说明所提出方法的优越性。
Keyword:
Noisy information
Robust numerical method
Boundary value problems
Reproducing kernel
期刊
IF:
2.8
论文数:
495
被引数:
1.1W
机构
引用论文
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