هناك دائما حاجة إلى طريقة فعالة لتوليد حل عددي أكثر دقة للمعادلات التكاملية ذات النواة المفردة أو المفردة الضعيفة لأن الطرق العددية لها محدودة. في هذه الدراسة ، تم حل المعادلات التكاملية ذات النواة المفردة أو المفردة الضعيفة باستخدام طريقة متعددة حدود برنولي. الهدف الرئيسي من هذه الدراسة هو ايجاد حل تقريبي لمثل هذه المشاكل في شكل متعددة الحدود في سلسلة من الخطوات المباشرة. أيضا ، تم افتراض أن مقام النواة لن يكون صفرا أبدا أو أن يكون له قيمة عقدية بسبب اختيارالعقد المحددة لمتغيري النواة الوحيدين. مع متعددات حدود برنولي من الدرجة 4 و 8 كمثال على ذلك، يوفر النهج الحالي حلا قريبا جدا من الحل الدقيق في أمثلة الاختبار. بينما. يثبت الحجم المتواضع جدا للأخطاء في أمثلة الاختبار فعالية الاستراتيجية الحالية. أيضا ، فإن السهولة التي يمكن بها تنفيذ برنامج الكمبيوتر تجعل هذه التقنية فعالة للغاية. هدف آخر هو تحديد كفاءة الطريقة المقترحة من خلال مقارنتها بأساليب مختلفة. يظهر أن الحل التقريبي للمعادلات التكاملية ذات النواة المفردة أو المفردة الضعيفة يتقارب بشدة مع الحل المضبوط للمعادلات باستخدام متعددة حدود برنولي وهو متفوق على تلك الموجودة في الأساليب الأخرى المذكورة. هذا يضمن الأصالة والدقة العالية للطريقة المقترحة. كذلك تمت مناقشة تقارب الحل. تم تنفيذ البرامج باستخدام برنامج ال MATLAB النسخة 2018a .
We present a reliable algorithm for solving, homogeneous or inhomogeneous, nonlinear ordinary delay differential equations with initial conditions. The form of the solution is calculated as a series with easily computable components. Four examples are considered for the numerical illustrations of this method. The results reveal that the semi analytic iterative method (SAIM) is very effective, simple and very close to the exact solution demonstrate reliability and efficiency of this method for such problems.
Copula modeling is widely used in modern statistics. The boundary bias problem is one of the problems faced when estimating by nonparametric methods, as kernel estimators are the most common in nonparametric estimation. In this paper, the copula density function was estimated using the probit transformation nonparametric method in order to get rid of the boundary bias problem that the kernel estimators suffer from. Using simulation for three nonparametric methods to estimate the copula density function and we proposed a new method that is better than the rest of the methods by five types of copulas with different sample sizes and different levels of correlation between the copula variables and the different parameters for the function. The
... Show MoreKrawtchouk polynomials (KPs) and their moments are promising techniques for applications of information theory, coding theory, and signal processing. This is due to the special capabilities of KPs in feature extraction and classification processes. The main challenge in existing KPs recurrence algorithms is that of numerical errors, which occur during the computation of the coefficients in large polynomial sizes, particularly when the KP parameter (p) values deviate away from 0.5 to 0 and 1. To this end, this paper proposes a new recurrence relation in order to compute the coefficients of KPs in high orders. In particular, this paper discusses the development of a new algorithm and presents a new mathematical model for computing the
... Show MoreIn this work, the fractional damped Burger's equation (FDBE) formula = 0,
In this work, the fractional damped Burger's equation (FDBE) formula = 0,
In this research, several estimators concerning the estimation are introduced. These estimators are closely related to the hazard function by using one of the nonparametric methods namely the kernel function for censored data type with varying bandwidth and kernel boundary. Two types of bandwidth are used: local bandwidth and global bandwidth. Moreover, four types of boundary kernel are used namely: Rectangle, Epanechnikov, Biquadratic and Triquadratic and the proposed function was employed with all kernel functions. Two different simulation techniques are also used for two experiments to compare these estimators. In most of the cases, the results have proved that the local bandwidth is the best for all the
... Show More