考虑到非齐次线性薛定谔方程:(2.1)
我
∂
u
(
t
,
z
)
∂
z
+
α
∂
2
u
(
t
,
z
)
∂
t
2
=
F
1
(
t
,
z
)
+
我
F
2
(
t
,
z
)
,
(
t
,
z
)
∈
(
0
,
T
)
×
(
0
,
∞
)
,
在哪里<我nline-formula>
u
(
t
,
z
)
是一个复杂的值函数接受(2.2)
我
。
C
。
:
u
(
t
,
0
)
=
f
1
(
t
)
+
我
f
2
(
t
)
,
一个
复杂的
有价值的
函数
,
B
。
C
。
:
u
z
(
0
,
z
)
=
0
,
u
z
(
T
,
z
)
=
0
。
让<我nline-formula>
u
(
t
,
z
)
=
ψ
(
t
,
z
)
+
我
ϕ
(
t
,
z
)
,<我nline-formula>
ψ
,
ϕ
:实值函数。用(
2.2)(
2.1),以下耦合方程有如下:(2.3)
∂
ϕ
(
t
,
z
)
∂
z
=
α
∂
2
ψ
(
t
,
z
)
∂
t
2
+
G
1
(
t
,
z
)
,
∂
ψ
(
t
,
z
)
∂
z
=
α
∂
2
ϕ
(
t
,
z
)
∂
t
2
+
G
2
(
t
,
z
)
,
在哪里<我nline-formula>
ψ
(
t
,
0
)
=
f
1
(
t
)
,<我nline-formula>
ϕ
(
t
,
0
)
=
f
2
(
t
)
,<我nline-formula>
G
1
(
t
,
z
)
=
- - - - - -
F
1
(
t
,
z
)
,<我nline-formula>
G
2
(
t
,
z
)
=
F
2
(
t
,
z
)
公元前,所有相应的其他信息内容和无足轻重。
消除变量之一(
2.3独立),我们可以得到以下方程:(2.4)
∂
4
ψ
(
t
,
z
)
∂
t
4
+
1
α
2
∂
2
ψ
(
t
,
z
)
∂
z
2
=
1
α
2
ψ
̃
1
(
t
,
z
)
,
∂
4
ϕ
(
t
,
z
)
∂
t
4
+
1
α
2
∂
2
ϕ
(
t
,
z
)
∂
z
2
=
1
α
2
ψ
̃
2
(
t
,
z
)
,
在哪里(2.5)
ψ
̃
1
(
t
,
z
)
=
∂
G
2
∂
z
- - - - - -
α
∂
2
G
1
∂
t
2
,
ψ
̃
2
(
t
,
z
)
=
α
∂
G
2
∂
t
2
+
∂
G
1
∂
z
。
利用本征函数展开技术(
20.),以下解决方案(
2.4)得到:(2.6)
ψ
(
t
,
z
)
=
∑
n
=
0
∞
T
n
(
z
)
罪
(
n
π
T
)
t
,
ϕ
(
t
,
z
)
=
∑
n
=
0
∞
τ
n
(
z
)
罪
(
n
π
T
)
t
,
在哪里<我nline-formula>
T
n
(
z
)
和<我nline-formula>
τ
n
(
z
)
可以通过应用程序的初始条件,然后解决由此产生的二阶微分方程的变分参数的使用方法(
21]。最后可以得到如下表达式(2.7)
T
n
(
z
)
=
(
C
1
+
一个
1
(
z
)
)
罪
β
n
z
+
(
C
2
+
B
1
(
z
)
)
因为
β
n
z
,
τ
n
(
z
)
=
(
C
3
+
一个
2
(
z
)
)
罪
β
n
z
+
(
C
4
+
B
2
(
z
)
)
因为
β
n
z
,
在哪里(2.8)
β
n
=
α
(
n
π
T
)
2
,
一个
1
(
z
)
=
1
β
n
∫
ψ
̃
1
n
(
z
;
n
)
因为
(
β
n
)
z
d
z
,
B
1
(
z
)
=
- - - - - -
1
β
n
∫
ψ
̃
1
n
(
z
;
n
)
罪
(
β
n
)
z
d
z
,
一个
2
(
z
)
=
1
β
n
∫
ψ
̃
2
n
(
z
;
n
)
因为
(
β
n
)
z
d
z
,
B
2
(
z
)
=
- - - - - -
1
β
n
∫
ψ
̃
2
n
(
z
;
n
)
罪
(
β
n
)
z
d
z
,
在这(2.9)
ψ
̃
1
n
(
z
;
n
)
=
2
T
∫
0
T
ψ
̃
1
(
t
,
z
)
罪
(
n
π
T
t
)
d
t
,
ψ
̃
2
n
(
z
;
n
)
=
2
T
∫
0
T
ψ
̃
2
(
t
,
z
)
罪
(
n
π
T
t
)
d
t
。
还应满足以下条件:(2.10)
C
2
=
2
T
∫
0
T
f
1
(
t
)
罪
(
n
π
T
)
d
t
- - - - - -
B
1
(
0
)
,
C
4
=
2
T
∫
0
T
f
2
(
t
)
罪
(
n
π
T
)
d
t
- - - - - -
B
2
(
0
)
。
最后,得到以下解决方案:(2.11)
u
(
t
,
z
)
=
(
ψ
(
t
,
z
)
+
我
ϕ
(
t
,
z
)
)
,
或(2.12)
|
u
(
t
,
z
)
|
2
=
(
ψ
2
(
t
,
z
)
+
ϕ
2
(
t
,
z
)
)
。
3所示。非线性的情况下
考虑齐次非线性薛定谔方程:(3.1)
我
∂
u
(
t
,
z
)
∂
z
+
α
∂
2
u
(
t
,
z
)
∂
t
2
+
ε
|
u
(
t
,
z
)
|
2
u
(
t
,
z
)
+
我
γ
u
(
t
,
z
)
=
F
1
(
t
,
z
)
+
我
F
2
(
t
,
z
)
,
(
t
,
z
)
∈
(
0
,
T
)
×
(
0
,
∞
)
,
在哪里<我nline-formula>
u
(
t
,
z
)
是复值函数进行初始和边界条件(
2.2)。引理3.1。
在<我nline-formula>
ε
=
0
下面的线性方程有:(3.2)
我
∂
u
(
t
,
z
)
∂
z
+
α
∂
2
u
(
t
,
z
)
∂
t
2
+
我
γ
u
(
t
,
z
)
=
F
(
t
,
z
)
,
(
t
,
z
)
∈
(
0
,
T
)
×
(
0
,
∞
)
,
已解决,请参见前一节中,(3.3)
u
0
(
t
,
z
)
=
e
- - - - - -
γ
z
(
w
0
(
t
,
z
)
+
我
v
0
(
t
,
z
)
)
。
皮卡德近似后,(
3.13)可以写成(3.4)
我
∂
u
n
(
t
,
z
)
∂
z
+
α
∂
2
u
n
(
t
,
z
)
∂
t
2
+
我
γ
u
n
(
t
,
z
)
=
F
(
t
,
z
)
- - - - - -
ε
|
u
n
- - - - - -
1
(
t
,
z
)
|
2
u
n
- - - - - -
1
(
t
,
z
)
,
n
≥
1
。
在<我nline-formula>
n
=
1
迭代方程采用以下形式:(3.5)
我
∂
u
1
(
t
,
z
)
∂
z
+
α
∂
2
u
1
(
t
,
z
)
∂
t
2
+
我
γ
u
1
(
t
,
z
)
=
F
(
t
,
z
)
- - - - - -
ε
|
u
0
(
t
,
z
)
|
2
u
0
(
t
,
z
)
=
F
(
t
,
z
)
+
ε
h
1
(
t
,
z
)
,
可以解决线性情况下零初始和边界条件。以下通解可以获得:(3.6)
w
1
(
t
,
z
)
=
∑
n
=
0
∞
(
T
0
n
+
ε
T
1
n
)
罪
(
n
π
T
)
t
,
v
1
(
t
,
z
)
=
∑
n
=
0
∞
(
τ
0
n
+
ε
τ
1
n
)
罪
(
n
π
T
)
t
,
u
1
(
t
,
z
)
=
e
- - - - - -
γ
z
(
w
1
(
t
,
z
)
+
我
v
1
(
t
,
z
)
)
=
u
1
(
0
)
+
ε
u
1
(
1
)
。
在<我nline-formula>
n
=
2
得到以下方程:(3.7)
我
∂
u
2
(
t
,
z
)
∂
z
+
α
∂
2
u
2
(
t
,
z
)
∂
t
2
+
我
γ
u
2
(
t
,
z
)
=
F
(
t
,
z
)
- - - - - -
ε
|
u
1
(
t
,
z
)
|
2
u
1
(
t
,
z
)
=
F
(
t
,
z
)
+
ε
h
2
(
t
,
z
)
,
可以解决线性情况下零初始和边界条件。以下通解可以获得:(3.8)
u
2
(
t
,
z
)
=
u
2
(
0
)
+
ε
u
2
(
1
)
+
ε
2
u
2
(
2
)
+
ε
3
u
2
(
3
)
+
ε
4
u
2
(
4
)
。
继续这样,一个人可以得到的(3.9)
u
n
(
t
,
z
)
=
u
n
(
0
)
+
ε
u
n
(
1
)
+
ε
2
u
n
(
2
)
+
ε
3
u
n
(
3
)
+
⋯
+
ε
(
n
+
米
)
u
n
(
n
+
米
)
。
作为<我nline-formula>
n
→
∞
,可以达到解决方案(如果存在)<我nline-formula>
u
(
t
,
z
)
=
lim
n
→
∞
u
n
(
t
,
z
)
。因此,解决方案是一个幂级数<我nline-formula>
ε
。
根据前面的引理,一个可以假设的解决方案(
3.1)如下:(3.10)
u
(
t
,
z
)
=
∑
n
=
0
∞
ε
n
u
n
。
让<我nline-formula>
u
(
t
,
z
)
=
ψ
(
t
,
z
)
+
我
ϕ
(
t
,
z
)
,<我nline-formula>
ψ
,
ϕ
:实值函数。以下耦合方程有:(3.11)
∂
ϕ
(
t
,
z
)
∂
z
=
α
∂
2
ψ
(
t
,
z
)
∂
t
2
+
ε
(
ψ
2
+
ϕ
2
)
ψ
- - - - - -
γ
ϕ
- - - - - -
F
1
,
∂
ψ
(
t
,
z
)
∂
z
=
- - - - - -
α
∂
2
ϕ
(
t
,
z
)
∂
t
2
- - - - - -
ε
(
ψ
2
+
ϕ
2
)
ϕ
- - - - - -
γ
ψ
+
F
2
,
在哪里<我nline-formula>
ψ
(
t
,
0
)
=
f
1
(
t
)
,<我nline-formula>
ϕ
(
t
,
0
)
=
f
2
(
t
)
公元前,所有相应的其他信息内容和无足轻重。
作为摄动解,可以假设之一(3.12)
ψ
(
t
,
z
)
=
ψ
0
+
ε
ψ
1
+
ε
2
ψ
2
+
⋯
,
ϕ
(
t
,
z
)
=
ϕ
0
+
ε
ϕ
1
+
ε
2
ϕ
2
+
⋯
,
在哪里<我nline-formula>
ψ
0
(
t
,
0
)
=
f
1
(
t
)
,<我nline-formula>
ϕ
0
(
t
,
0
)
=
f
2
(
t
)
公元前,所有相应的其他信息内容和无足轻重。
用(
3.12)(
3.11),然后将平等的权力<我nline-formula>
ε
,一个人可以得到以下组耦合方程:(3.13)
∂
ϕ
0
(
t
,
z
)
∂
z
=
α
∂
2
ψ
0
(
t
,
z
)
∂
t
2
- - - - - -
γ
ϕ
0
- - - - - -
F
1
,(3.14)
∂
ψ
0
(
t
,
z
)
∂
z
=
- - - - - -
α
∂
2
ϕ
0
(
t
,
z
)
∂
t
2
- - - - - -
γ
ψ
0
+
F
2
,(3.15)
∂
ϕ
1
(
t
,
z
)
∂
z
=
α
∂
2
ψ
1
(
t
,
z
)
∂
t
2
- - - - - -
γ
ϕ
1
+
(
ψ
0
3
+
ψ
0
ϕ
0
2
)
,(3.16)
∂
ψ
1
(
t
,
z
)
∂
z
=
- - - - - -
α
∂
2
ϕ
1
(
t
,
z
)
∂
t
2
- - - - - -
γ
ψ
1
- - - - - -
(
ϕ
0
3
+
ϕ
0
ψ
0
2
)
,(3.17)
∂
ϕ
2
(
t
,
z
)
∂
z
=
α
∂
2
ψ
2
(
t
,
z
)
∂
t
2
- - - - - -
γ
ϕ
2
+
(
3
ψ
0
2
ψ
1
+
2
ψ
0
ϕ
0
ϕ
1
+
ψ
1
ϕ
0
2
)
,(3.18)
∂
ψ
2
(
t
,
z
)
∂
z
=
- - - - - -
α
∂
2
ϕ
2
(
t
,
z
)
∂
t
2
- - - - - -
γ
ψ
2
- - - - - -
(
3
ϕ
0
2
ϕ
1
+
2
ϕ
0
ψ
0
ψ
1
+
ϕ
1
ψ
0
2
)
,等等。原型方程得到解决(3.19)
∂
ϕ
我
(
t
,
z
)
∂
z
=
α
∂
2
ψ
我
(
t
,
z
)
∂
t
2
- - - - - -
γ
ϕ
我
+
G
我
(
1
)
,
我
≥
1
,
∂
ψ
我
(
t
,
z
)
∂
z
=
- - - - - -
α
∂
2
ϕ
我
(
t
,
z
)
∂
t
2
- - - - - -
γ
ψ
我
+
G
我
(
2
)
,
我
≥
1
,
在哪里<我nline-formula>
ψ
我
(
t
,
0
)
=
δ
我
,
0
f
1
(
t
)
,<我nline-formula>
ϕ
我
(
t
,
0
)
=
δ
我
,
0
f
2
(
t
)
和所有其他相应的条件是零。非齐次函数<我nline-formula>
G
我
(
1
)
和<我nline-formula>
G
我
(
2
)
从先前的步骤是计算函数。
在这种情况下,(3.20)
u
(
0
)
(
t
,
z
)
=
(
ψ
0
+
我
ϕ
0
)
,
在哪里(3.21)
ψ
0
(
t
,
z
)
=
e
- - - - - -
γ
z
∑
n
=
0
∞
T
0
n
罪
(
n
π
T
)
t
,
ϕ
0
(
t
,
z
)
=
e
- - - - - -
γ
z
∑
n
=
0
∞
τ
0
n
罪
(
n
π
T
)
t
,
在这(3.22)
T
0
n
(
z
)
=
一个
01
(
z
)
罪
β
n
z
+
(
C
02
+
B
01
(
z
)
)
因为
β
n
z
,
τ
0
n
(
z
)
=
一个
02
(
z
)
罪
β
n
z
+
(
C
̃
02
+
B
02
(
z
)
)
因为
β
n
z
,
常量和变量在哪里<我nline-formula>
一个
01
(
z
)
,
C
02
,
B
01
(
z
)
,<我nline-formula>
一个
02
(
z
)
,
C
̃
02
,<我nline-formula>
B
02
(
z
)
可以得到援助的部分吗
2。
零级近似的绝对值了(3.23)
|
u
(
0
)
(
t
,
z
)
|
2
=
ψ
0
2
+
ϕ
0
2
。
3.2。一阶近似
(3.24)
u
(
1
)
(
t
,
z
)
=
u
(
0
)
+
ε
(
ψ
1
+
我
ϕ
1
)
,在哪里(3.25)
ψ
1
(
t
,
z
)
=
e
- - - - - -
γ
z
∑
n
=
0
∞
T
1
n
(
z
)
罪
(
n
π
T
)
t
,
ϕ
1
(
t
,
z
)
=
e
- - - - - -
γ
z
∑
n
=
0
∞
τ
1
n
(
z
)
罪
(
n
π
T
)
t
,
在这(3.26)
T
1
n
(
z
)
=
一个
11
(
z
)
罪
β
n
z
+
(
C
12
+
B
11
(
z
)
)
因为
β
n
z
,
τ
1
n
(
z
)
=
一个
12
(
z
)
罪
β
n
z
+
(
C
̃
12
+
B
12
(
z
)
)
因为
β
n
z
,
常量和变量在哪里<我nline-formula>
一个
11
(
z
)
,<我nline-formula>
B
11
(
z
)
,<我nline-formula>
一个
12
(
z
)
,<我nline-formula>
B
12
(
z
)
可以以类似的方式评估为零级近似而<我nline-formula>
C
̃
12
=
- - - - - -
B
12
(
0
)
和<我nline-formula>
C
12
=
- - - - - -
B
11
(
0
)
。
一阶近似的绝对值可以得到使用(3.27)
|
u
(
1
)
(
t
,
z
)
|
2
=
|
u
(
0
)
(
t
,
z
)
|
2
+
2
ε
(
ψ
0
ψ
1
+
ϕ
0
ϕ
1
)
+
ε
2
(
ψ
1
2
+
ϕ
1
2
)
。
3.3。二阶近似
(3.28)
u
(
2
)
(
t
,
z
)
=
u
(
1
)
(
t
,
z
)
+
ε
2
(
ψ
2
+
我
ϕ
2
)
,在哪里(3.29)
ψ
2
(
t
,
z
)
=
e
- - - - - -
γ
z
∑
n
=
0
∞
T
2
n
(
z
)
罪
(
n
π
T
)
t
,
ϕ
2
(
t
,
z
)
=
e
- - - - - -
γ
z
∑
n
=
0
∞
τ
2
n
(
z
)
罪
(
n
π
T
)
t
,
在这(3.30)
T
2
n
(
z
)
=
一个
21
(
z
)
罪
β
n
z
+
(
C
22
+
B
21
(
z
)
)
因为
β
n
z
,
τ
2
n
(
z
)
=
一个
22
(
z
)
罪
β
n
z
+
(
C
̃
22
+
B
22
(
z
)
)
因为
β
n
z
,
常量和变量在哪里<我nline-formula>
一个
21
(
z
)
,
C
22
,
B
21
(
z
)
,<我nline-formula>
一个
22
(
z
)
,
C
̃
22
,<我nline-formula>
B
22
(
z
)
可以评估类似前面的近似。
采取<我nline-formula>
f
1
(
t
)
=
0
,<我nline-formula>
f
2
(
t
)
=
0
,<我nline-formula>
F
1
(
t
,
z
)
=
1
,<我nline-formula>
F
2
(
t
,
z
)
=
0
,解决算法后,零级近似的选择性结果数据
1,
2,
3。
零级近似<我nline-formula>
|
u
(
0
)
|
在<我nline-formula>
α
=
1
,<我nline-formula>
T
=
10
,<我nline-formula>
γ
=
02
为不同的值<我nline-formula>
z
,只考虑一项系列(<我nline-formula>
米
=
1
)。
图3
零级近似<我nline-formula>
|
u
(
0
)
|
在<我nline-formula>
α
=
1
,<我nline-formula>
T
=
10
,<我nline-formula>
γ
=
02
为不同的值<我nline-formula>
t
,只考虑一项系列(<我nline-formula>
米
=
1
)。
案例研究2
采取<我nline-formula>
f
1
(
t
)
=
0
,<我nline-formula>
f
2
(
t
)
=
0
,<我nline-formula>
F
1
(
t
,
z
)
=
0
,<我nline-formula>
F
2
(
t
,
z
)
=
1
和解决方案算法后,它已经注意到案例研究1的相同的结果。
案例分析3
采取<我nline-formula>
f
1
(
t
)
=
1
,<我nline-formula>
f
2
(
t
)
=
0
,<我nline-formula>
F
1
(
t
,
z
)
=
0
,<我nline-formula>
F
2
(
t
,
z
)
=
0
解算法后,选择个零近似的结果数据
4,
5,
6。
零级近似<我nline-formula>
|
u
(
0
)
|
在<我nline-formula>
α
=
1
,<我nline-formula>
T
=
10
,<我nline-formula>
γ
=
02
为不同的值<我nline-formula>
z
,只考虑一项系列(<我nline-formula>
米
=
1
)。
图6
零级近似<我nline-formula>
|
u
(
0
)
|
在<我nline-formula>
α
=
1
,<我nline-formula>
T
=
10
,<我nline-formula>
γ
=
02
为不同的值<我nline-formula>
t
,只考虑一项系列(<我nline-formula>
米
=
1
)。
人能注意到降低解决方案的水平及其高可变性。案例研究4
采取<我nline-formula>
f
1
(
t
)
=
0
,<我nline-formula>
f
2
(
t
)
=
1
,<我nline-formula>
F
1
(
t
,
z
)
=
0
,<我nline-formula>
F
2
(
t
,
z
)
=
0
和解决方案算法后,它已经注意到案例研究3得到了同样的结果:
4.2。两个输入案例研究5
采取<我nline-formula>
f
1
(
t
)
=
0
,<我nline-formula>
f
2
(
t
)
=
0
,<我nline-formula>
F
1
(
t
,
z
)
=
1
,<我nline-formula>
F
2
(
t
,
z
)
=
1
和解决方案算法后,零级近似的选择性的结果数据
7,
8,
9。
零级近似<我nline-formula>
|
u
(
0
)
|
在<我nline-formula>
α
=
1
,<我nline-formula>
T
=
10
,<我nline-formula>
γ
=
02
为不同的值<我nline-formula>
z
,只考虑一项系列(<我nline-formula>
米
=
1
)。
图9
零级近似<我nline-formula>
|
u
(
0
)
|
在<我nline-formula>
α
=
1
,<我nline-formula>
T
=
10
,<我nline-formula>
γ
=
02
为不同的值<我nline-formula>
t
,只考虑一项系列(<我nline-formula>
米
=
1
)。
人们可以注意到解决方案水平变得稍微高于案例研究2。案例研究6
采取<我nline-formula>
f
1
(
t
)
=
1
,<我nline-formula>
f
2
(
t
)
=
1
,<我nline-formula>
F
1
(
t
,
z
)
=
0
,<我nline-formula>
F
2
(
t
,
z
)
=
0
和解决方案算法后,零级近似的选择性的结果数据
10,
11,
12。
零级近似<我nline-formula>
|
u
(
0
)
|
在<我nline-formula>
α
=
1
,<我nline-formula>
T
=
10
,<我nline-formula>
γ
=
02
为不同的值<我nline-formula>
z
,只考虑一项系列(<我nline-formula>
米
=
1
)。
图12
零级近似<我nline-formula>
|
u
(
0
)
|
在<我nline-formula>
α
=
1
,<我nline-formula>
T
=
10
,<我nline-formula>
γ
=
02
为不同的值<我nline-formula>
t
,只考虑一项系列(<我nline-formula>
米
=
1
)。
人能注意到小增加解决方案的水平比案例研究3和4。案例研究7
采取<我nline-formula>
f
1
(
t
)
=
1
,<我nline-formula>
f
2
(
t
)
=
0
,<我nline-formula>
F
1
(
t
,
z
)
=
1
,<我nline-formula>
F
2
(
t
,
z
)
=
0
和解决方案算法后,零级近似的选择性的结果数据
13,
14,
15。
零级近似<我nline-formula>
|
u
(
0
)
|
在<我nline-formula>
α
=
1
,<我nline-formula>
T
=
10
,<我nline-formula>
γ
=
02
为不同的值<我nline-formula>
z
,只考虑一项系列(<我nline-formula>
米
=
1
)。
图15
零级近似<我nline-formula>
|
u
(
0
)
|
在<我nline-formula>
α
=
1
,<我nline-formula>
T
=
10
,<我nline-formula>
γ
=
02
为不同的值<我nline-formula>
t
,只考虑一项系列(<我nline-formula>
米
=
1
)。
人们可以注意到小扰动小的值<我nline-formula>
z
。
4.3。三个输入案例研究8
采取<我nline-formula>
f
1
(
t
)
=
1
,<我nline-formula>
f
2
(
t
)
=
1
,<我nline-formula>
F
1
(
t
,
z
)
=
1
,<我nline-formula>
F
2
(
t
,
z
)
=
0
和解决方案算法后,零级近似的选择性的结果数据
16,
17,
18。
零级近似<我nline-formula>
|
u
(
0
)
|
在<我nline-formula>
α
=
1
,<我nline-formula>
T
=
10
,<我nline-formula>
γ
=
02
为不同的值<我nline-formula>
z
,只考虑一项系列(<我nline-formula>
米
=
1
)。
图18
零级近似<我nline-formula>
|
u
(
0
)
|
在<我nline-formula>
α
=
1
,<我nline-formula>
T
=
10
,<我nline-formula>
γ
=
02
为不同的值<我nline-formula>
t
,只考虑一项系列(<我nline-formula>
米
=
1
)。
一个人可以注意到扰动的深度的增加。案例9
采取<我nline-formula>
f
1
(
t
)
=
1
,<我nline-formula>
f
2
(
t
)
=
0
,<我nline-formula>
F
1
(
t
,
z
)
=
1
,<我nline-formula>
F
2
(
t
,
z
)
=
1
和解决方案算法后,零级近似的选择性的结果数据
19,
20.,
21。
零级近似<我nline-formula>
|
u
(
0
)
|
在<我nline-formula>
α
=
1
,<我nline-formula>
T
=
10
,<我nline-formula>
γ
=
02
为不同的值<我nline-formula>
z
,只考虑一项系列(<我nline-formula>
米
=
1
)。
图24
零级近似<我nline-formula>
|
u
(
0
)
|
在<我nline-formula>
α
=
1
,<我nline-formula>
T
=
10
,<我nline-formula>
γ
=
02
为不同的值<我nline-formula>
t
,只考虑一项系列(<我nline-formula>
米
=
1
)。
人们可以注意到小增加水平的解决方案。
4.5。指数不均匀性案例研究11
在的情况下<我nline-formula>
f
1
(
t
)
=
1
,<我nline-formula>
f
2
(
t
)
=
0
,<我nline-formula>
F
1
(
t
,
z
)
=
e
- - - - - -
t
,<我nline-formula>
F
2
(
t
,
z
)
=
0
,下面的零级近似得到的最终结果数据
25,
26,
27。
零级近似<我nline-formula>
|
u
(
0
)
|
在<我nline-formula>
α
=
1
,<我nline-formula>
T
=
10
,<我nline-formula>
γ
=
02
为不同的值<我nline-formula>
z
,只考虑一项系列(<我nline-formula>
米
=
1
)。
图27
零级近似<我nline-formula>
|
u
(
0
)
|
在<我nline-formula>
α
=
1
,<我nline-formula>
T
=
10
,<我nline-formula>
γ
=
02
为不同的值<我nline-formula>
t
,只考虑一项系列(<我nline-formula>
米
=
1
)。
一个人可以注意到解决方案水平低和高扰动。
4.6。指数初始条件案例研究12
在的情况下<我nline-formula>
f
1
(
t
)
=
e
- - - - - -
t
,<我nline-formula>
f
2
(
t
)
=
0
,<我nline-formula>
F
1
(
t
,
z
)
=
1
,<我nline-formula>
F
2
(
t
,
z
)
=
0
,下面的零级近似得到的最终结果数据
28,
29日,
30.。
零级近似<我nline-formula>
|
u
(
0
)
|
在<我nline-formula>
α
=
1
,<我nline-formula>
T
=
10
,<我nline-formula>
γ
=
02
为不同的值<我nline-formula>
z
,只考虑一项系列(<我nline-formula>
米
=
1
)。
图30
零级近似<我nline-formula>
|
u
(
0
)
|
在<我nline-formula>
α
=
1
,<我nline-formula>
T
=
10
,<我nline-formula>
γ
=
02
为不同的值<我nline-formula>
t
,只考虑一项系列(<我nline-formula>
米
=
1
)。
能注意到一个更高的解决方案与案例研究11相比,少扰动都有小的值<我nline-formula>
z
。
4.7。一阶近似案例研究13
在的情况下<我nline-formula>
f
1
(
t
)
=
1
,<我nline-formula>
f
2
(
t
)
=
0
,<我nline-formula>
F
1
(
t
,
z
)
=
1
,<我nline-formula>
F
2
(
t
,
z
)
=
0
,下面的最终结果为零和一阶近似得到的数据
31日,
32,
33。