Разработка и адаптация итерационных методов высшего порядка в Rn с конкретными правилами

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В данной работе мы предлагаем двухшаговые итерационные методы четвёртого и пятого порядков для решения систем нелинейных уравнений в \(R^n\) с использованием операций векторного умножения и деления. Некоторые из предложенных оптимальных методов четвёртого порядка рассматриваются как расширение известных методов, разработанных исключительно для решения нелинейных уравнений. Мы также разработали трёхточечные итерационные методы \(p\)-порядка \((5
\leq p \leq 8)\)
для решения систем нелинейных уравнений, которые включают некоторые известные итерации как частные случаи. Проведён расчёт и сравнение вычислительной эффективности новых методов. Представлены результаты численных экспериментов для подтверждения теоретических выводов относительно порядка сходимости и вычислительной эффективности. Сравнительный анализ демонстрирует превосходство разработанных численных методов.

Об авторах

Т. Жанлав

Институт математики и цифровой технологии, Монгольская академия наук; Монгольский государственный университет науки и технологии

Email: tzhanlav@yahoo.com
ORCID iD: 0000-0003-0743-5587
Scopus Author ID: 24484328800

Academician, Professor, Doctor of Sciences in Physics and Mathematics

Улан-Батор, 13330, Монголия; Улан-Батор, 14191, Монголия

Х. Отгондорж

Монгольский государственный университет науки и технологии

Автор, ответственный за переписку.
Email: otgondorj@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-1635-7971
Scopus Author ID: 57209734799

Associate Professor of Department of Mathematics at School of Applied Sciences, Mongolian University of Science and Technology

Улан-Батор, 14191, Монголия

Список литературы

  1. Behl, R., Cordero, A., Motsa, S. S. & Torregrosa, J. R. Construction of fourth-order optimal families of iterative methods and their dynamics. Applied Mathematics and Computation 271. doi: 10.1016/j.amc.2015.08.113 (2015).
  2. Cătinas, E. A survey on the high convergence orders and computational convergence orders of sequences. Applied Mathematics and Computation 343. doi: 10.1016/j.amc.2018.08.006 (2019).
  3. Changbum, C. & Neta, B. Developing high order methods for the solution of systems of nonlinear equations. Applied Mathematics and Computation 344. doi: 10.1016/j.amc.2018.09.032 (2019).
  4. Changbum, C. & Neta, B. An efficient derivative-Free method for the solution of systems of equations. NumericalFunctionalAnalysisandOptimization 42. doi: 10.1080/01630563.2021.1931313 (2021).
  5. Ham, Y. & Changbum, C. A fifth-order iterative method for solving nonlinear equations. Applied Mathematics and Computation 194. doi: 10.1016/j.amc.2007.04.005 (2007).
  6. Wang, X. Fixed-point iterative method with eighth-order constructed by undetermined parameter technique for solving nonlinear systems. 13. doi: 10.3390/sym13050863 (2021).
  7. Cuyt, A. A. & van der Cruyssen, P. Abstract Padé-approximants for the solution of a system of nonlinear equations. Computers & Mathematics with Applications 9. doi: 10.1016/0898-1221(83) 90119-0 (1983).
  8. Dehghan, M. & Shirilord, A. Three-step iterative methods for numerical solution of systems of nonlinear equations. Engineering with Computers 38. doi: 10.1007/s00366-020-01072-1 (2020).
  9. Su, Q. A unified model for solving a system of nonlinear equations. Applied Mathematics and Computation 290. doi: 10.1016/j.amc.2016.05.047 (2016).
  10. Ghanbari, B. & Changbum, C. A constructive method for solving the equation

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».