Artificial Neural Network Method for Solving of Bratu’s Problem

Tumurkhuyag Badarch, Batgerel Balt
{"title":"Artificial Neural Network Method for Solving of Bratu’s Problem","authors":"Tumurkhuyag Badarch, Batgerel Balt","doi":"10.5564/jimdt.v4i1.2658","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"The Bratu’s problem is widely used to model phenomenas such as heat transfer and combustion theory. For certain values of the parameters, there are 2 different solutions,  and finding the lower solution is not difficult, and it is quite possible to apply standard  mathematical methods for it calculation. However, finding the upper solution is difficult and requires the use of high-order convergent algorithms. In this study, the method of calculating the numerical solution of the Bratu’s problem using artificial neural networks is considered.  When constructing the neural network, sinusoids were used as the activation function, and RMSprop (Root Mean Squared Propagation) was used as the optimization method. By doing so, its possible to calculate two solutions of the Bratu’s problem.    \nХиймэл Нейроны Сүлжээг Ашиглан Нэг Хэмжээст Брату Бодлогын Шийдийг Тооцоолох нь \nХураангуй: Брату бодлогыг дулаан дамжуулалт, шаталтын процесс гэх мэт үзэгдлүүдийг загварчлахад өргөн ашигладаг. Тэгшитгэл параметрийн тодорхой утгуудад хоёр шийдтэй бөгөөд доод шийдийг олох нь төвөггүй, тооцон бодох математикийн стандарт аргуудыг хэрэглэх бүрэн боломжтой. Харин дээд шийдийг олох нь бэрхшээлтэй бөгөөд өндөр эрэмбийн нийлэлттэй алгоритмуудыг ашиглах шаардлага тулгардаг. Энэхүү судалгаанд Брату бодлогын тоон ший- дийг хиймэл нейроны сүлжээ ашиглан тооцоолох аргыг авч үзлээ. Нейроны сүлжээг байгуулахдаа идэвхжилтийн функцээр синусоидийг, оновчлолын аргаар RMSprop (Root Mean Squared Propagation) аргыг ашиглав. Ингэснээр Брату бодлогын хоёр шийдийг тооцоолох боломжтой болов. \nТүлхүүр үгс: Машин сургалт, Дифференциал тэгшитгэл, Захын нөхцөлт бодлого, Стандарт бус төгсгөлөг ялгаврын арга","PeriodicalId":161174,"journal":{"name":"Journal of Institute of Mathematics and Digital Technology","volume":"34 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-03-24","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of Institute of Mathematics and Digital Technology","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5564/jimdt.v4i1.2658","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

The Bratu’s problem is widely used to model phenomenas such as heat transfer and combustion theory. For certain values of the parameters, there are 2 different solutions,  and finding the lower solution is not difficult, and it is quite possible to apply standard  mathematical methods for it calculation. However, finding the upper solution is difficult and requires the use of high-order convergent algorithms. In this study, the method of calculating the numerical solution of the Bratu’s problem using artificial neural networks is considered.  When constructing the neural network, sinusoids were used as the activation function, and RMSprop (Root Mean Squared Propagation) was used as the optimization method. By doing so, its possible to calculate two solutions of the Bratu’s problem.    Хиймэл Нейроны Сүлжээг Ашиглан Нэг Хэмжээст Брату Бодлогын Шийдийг Тооцоолох нь Хураангуй: Брату бодлогыг дулаан дамжуулалт, шаталтын процесс гэх мэт үзэгдлүүдийг загварчлахад өргөн ашигладаг. Тэгшитгэл параметрийн тодорхой утгуудад хоёр шийдтэй бөгөөд доод шийдийг олох нь төвөггүй, тооцон бодох математикийн стандарт аргуудыг хэрэглэх бүрэн боломжтой. Харин дээд шийдийг олох нь бэрхшээлтэй бөгөөд өндөр эрэмбийн нийлэлттэй алгоритмуудыг ашиглах шаардлага тулгардаг. Энэхүү судалгаанд Брату бодлогын тоон ший- дийг хиймэл нейроны сүлжээ ашиглан тооцоолох аргыг авч үзлээ. Нейроны сүлжээг байгуулахдаа идэвхжилтийн функцээр синусоидийг, оновчлолын аргаар RMSprop (Root Mean Squared Propagation) аргыг ашиглав. Ингэснээр Брату бодлогын хоёр шийдийг тооцоолох боломжтой болов. Түлхүүр үгс: Машин сургалт, Дифференциал тэгшитгэл, Захын нөхцөлт бодлого, Стандарт бус төгсгөлөг ялгаврын арга
求解Bratu问题的人工神经网络方法
布拉图问题被广泛用于热传递和燃烧理论等现象的建模。对于某些参数值,有两种不同的解,找到下解并不困难,完全可以应用标准数学方法进行计算。然而,寻找上解却很困难,需要使用高阶收敛算法。本研究考虑了利用人工神经网络计算布拉图问题数值解的方法。 在构建神经网络时,使用正弦作为激活函数,并使用 RMSprop(均方根传播)作为优化方法。通过这种方法,可以计算出布拉图问题的两个解决方案。 對不起,此篇文章只有English和Монгол хэл。對不起,此篇文章只有English和Монгол хэл。Harin's standard of mathematical reasoning is not a standard of mathematical reasoning, but it is a standard of mathematical reasoning.在这种情况下,神经元的位置就不可能是正确的。神经元是由正弦曲线、均方根传播(RMSprop)和正弦波组成的。在布拉图,您可以通过以下几种方式来获得更多信息。它们是:汽车、差速器、车辆、车辆和设备、标准客车和设备以及标准客车
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信