Geri Dön

Sinir ağları ve optimizasyon metodu ile yüksek mertebeden diferansiyel denklemlerin nümerik çözümleri

Numerical solutions of high-order differential equations using neural networks and optimization method

  1. Tez No: 749551
  2. Yazar: ŞELALE ÖZTÜRK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FEVZİ ERDOĞAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 84

Özet

Bu çalışma yüksek mertebeden adi diferansiyel denklemlerin çözümü için sinir ağları yöntemlerine ve optimizasyon tekniklerine dayanan hibrit bir yöntemi bildirmektedir. Burada sinir ağları, soft bilgi işlem veya sinirsel bilgi işlem denilen geniş alanın bir parçası olarak kabul edilir. Bunun anlamı şudur ki, yüksek mertebeden adi diferansiyel denklemlerin yaklaşık çözümü için yenilikçi matematiksel araçlar ve sinirsel hesaplama sistemlerini kullanarak yeni bir çözüm metodu öneriyoruz. Bu hibrit yöntem, önceden belirlenmiş ayrıklaştırma noktalarını kullanmadan başlangıç-sınır değer problemlerini çözmek için geliştirilmiş sayısal yöntemlerle sonuçlanabilir. İleri beslemeli sinir ağları ve optimizasyon tekniklerinin karışımıyla Nelder-Mead yöntemine dayalı diferansiyel denklemin çözümünün yakın analitik formunu tanıtmak için kullanılır. Düşük ve yüksek mertebeden diferansiyel denklemlerin çözümü için mükemmel test sonuçları elde edilir. Model başlangıç sınır noktalarının yeterince yakın komşuluğunda dikkate alınan alanın içindeki ve dışındaki diferansiyel denklemin yaklaşık çözümünü bulur. Yöntemi göstermek için sayısal örnekler açıklanmıştır.

Özet (Çeviri)

This work reports a novel hybrid method based on optimization techniques and neural networks methods for the solution of high order ordinary differential equations. Here neural networks is considered as a part of large field called neural computing or soft computing. This means that we propose a new solution method for the approximated solution of high order ordinary differential equations using innovative mathematical tools and neural-like systems of computation. This hybrid method can result in improved numerical methods for solving initial/boundary value problems, without using preassigned discretisation points. The mixture of feed forward neural networks and optimization techniques, based on Nelder-Mead method is used to introduce the close analytic form of the solution for the differential equation. Excellent test results are obtained for the solution of lower and higher order differential equations. The model finds approximation solution for the differential equation inside and outside the domain of consideration for the close enough neighborhood of initial/boundary points. Numerical examples are described to demonstrate the method.

Benzer Tezler

  1. Doğu Karadeniz Bölgesi'ndeki amatör balıkçılığın sosyo ekonomik analizi

    Socio-economic analysis of amateur fishing in the Eastern Black Sea region

    MUHAMMET KARAPİÇAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Balıkçılık TeknolojisiOrdu Üniversitesi

    Balıkçılık Teknolojisi Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET AYDIN

  2. Durgun su ortamında su alma borusuna ait hava girişine taban geçirimliliğinin etkisinin araştırılması ve modellenmesi

    The investigation and modelling of effect of base permeability on air entraining vortex belongs to intake in still-water environment

    OSMAN SUSEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İnşaat MühendisliğiBozok Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BURHAN ÜNAL

  3. Eğirdir gölü balıklarında hipofiz bezinin anatomik ve histolojik yapısı üzerinde bir araştırma

    Başlık çevirisi yok

    M. RÜŞTÜ ÖZEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    BiyolojiAkdeniz Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLŞEN TİMUR

  4. Diabet'in merkezi sinir sistemi komplikasyonlarına kükürtdioksit'in (SO2) etkisi

    Başlık çevirisi yok

    VURAL KÜÇÜKATAY

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    FizyolojiAkdeniz Üniversitesi

    Fizyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYSEL AĞAR

  5. Prenatal dönemde farklı dozlarda uygulanan diklofenak sodyumun merkezi sinir sistemi gelişimi üzerine toksik etkisinin araştırılması

    The toxic effects of different doses of diclofenac sodium on the development of the central nervous system exposed during prenatal period

    EBRU ELİBOL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Histoloji ve EmbriyolojiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Anatomi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN KAPLAN