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본 논문은 혈류 흐름의 1차원 모델 및 수치 시뮬레이션에 초점을 맞추고 있다. 특히, 비일정 탄성성을 가진 동맥에서의 혈류를 정확하게 모델링하고 시뮬레이션하기 위한 균형 잡힌 유한 체적 스킴을 제안한다. 1. 보존형 질량 및 운동량 방정식 논문은 비일정 탄성성을 가진 동맥에서의 혈류 흐름을 모델링하기 위해 보존형 질량 및 운동량 방정식을 고려하고 있다. 이 방정식들은 일반적으로 사용되는 형태와 달리 보수적인 형태로 재표현되어 있으며, 이를 통해 정적 상태를 보존하는 균형 잡힌 스킴을 도입할 수 있게 된다. 2. 균형 잡힌 유한 체적
1. 서론 및 배경 ML(n)BiCGStab는 BiCGStab 알고리즘의 자연스러운 일반화로, Yeung과 Chan에 의해 1999년 소개되었다. 이 알고리즘은 여러 시작 랜크로스 과정을 기반으로 하며, van der Vorst의 BiCGStab에서 파생되었지만 더 안정적이고 효율적인 성능을 제공한다. Sonneveld와 van der Vorst가 CGS와 BiCGStab를 구성하는 데 사용한 기법이 ML(n)BiCGStab에도 적용되었다. 2. 알고리즘의 유도 및 구조 ML(n)BiCGStab는 여러 시작 벡터를 이용하여 Kryl
이 논문은 복잡한 함수의 시퀀스 예측을 위한 새로운 접근법을 제시하고 있습니다. 특히, 이 연구는 대수적 근사와 허미트 파데 다항식(HPP)에 중점을 두고 있으며, 이를 통해 복잡한 시퀀스를 효과적으로 예측할 수 있는 방법론을 개발하였습니다. 1. 대수적 근사의 개념 논문은 대수적 근사를 사용하여 복잡한 함수의 지수 급수를 근사하는 방법에 대해 설명합니다. 이는 허미트 파데 다항식(HPP)을 이용해 수행되며, HPP는 주어진 함수 f 가 지수 급수 형태로 표현될 때, 이를 근사하는 다항식 집합입니다. 2. 허미트 파데 다항식의 구성
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