Unified process of modeling of systems with distributed parameters
- 1 к. ф.-м. н., проф. Санкт-Петербургского государственного политехнического университета
- 2 к. т. н., доцент, вед. научн. сотр. Института прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН
- 3 д. т. н, профессор Санкт-Петербургского государственного политехнического университета
Abstract
A unified approach to the solution to a broad spectrum of PDE problems is offered in the paper, this approach is worked out in terms of ANN - artificial neural network - methodology. The possibility of various methods (finite differences, finite elements and neural networks) consideration from one point of view is shown. Stated methodology allows us to solve both direct and inverse problems uniformly, to take into consideration replenished experimental data, to build a hierarchy of tunable models, etc.
How to cite
Васильев А.Н., Осипов В.П., Тархов Д.А. Унифицированный процесс моделирования систем с распределенными параметрами // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2010. № 7. С. 20–28.
References
- Васильев А. Н., Тархов Д. А. Нейросетевое моделирование. Принципы. Алгоритмы. Приложения. СПб.: СПбГПУ. 2009.
- Васильев А. Н., Тархов Д. А. Нейросетевые подходы к регуляризации решения задачи продолжения температурных полей по данным точечных измерений // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2010. № 7. С. 13-19.
- Флетчер К. Численные методы на основе метода Галеркина. М.: Мир. 1988.
- Васильев А. Н., Тархов Д. А. Нейросетевое решение задачи о пористом катализаторе // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Физико-математическиенауки. 2008. №6 (67). С. 110-113.