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使用广义多项式混沌和流图合成的长时间不确定性传播。 (英语) Zbl 1351.37262号

小结:我们提出了一种有效且准确的方法来处理动力系统中的长期不确定性传播。不确定的初始条件和参数都得到了解决。该方法与广义多项式混沌(gPC)方法一样,通过谱多项式基逼近中间短时流图,并使用流图合成来构造长时间流图。与gPC方法相比,该方法在短积分时间和长积分时间都具有谱误差收敛性。短时流图的特点是相关轨迹的小拉伸和折叠,因此可以用相对较低的基表示。然后,这些低阶多项式基的合成精确地描述了长积分时间的不确定性行为。该方法的关键在于,所得到的多项式近似度在时间间隔数中以指数形式增加,而多项式系数的数量要么保持不变(对于自治系统),要么线性增加时间间隔数(对于非自治系统)。通过几个数值例子说明了这些发现,其中包括具有不确定初始条件的非线性常微分方程(ODE)、具有不确定模型参数的线性常微分方程,以及二维非自治双回转流。

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2005年3月37日 动力系统仿真
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全文: 内政部

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