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 .
In the present paper, by making use of the new generalized operator, some results of third order differential subordination and differential superordination consequence for analytic functions are obtained. Also, some sandwich-type theorems are presented.
The global food supply heavily depends on utilizing fertilizers to meet production goals. The adverse impacts of traditional fertilization practices on the environment have necessitated the exploration of new alternatives in the form of smart fertilizer technologies (SFTs). This review seeks to categorize SFTs, which are slow and controlled-release Fertilizers (SCRFs), nano fertilizers, and biological fertilizers, and describes their operational principles. It examines the environmental implications of conventional fertilizers and outlines the attributes of SFTs that effectively address these concerns. The findings demonstrate a pronounced environmental advantage of SFTs, including enhanced crop yields, minimized nutrient loss, improved nut
... Show MorePosition control of servo motor systems is a challenging task because of inevitable factors such as uncertainties, nonlinearities, parametric variations, and external perturbations. In this article, to alleviate the above issues, a practical adaptive fast terminal sliding mode control (PAFTSMC) is proposed for better tracking performance of the servo motor system by using a state observer and bidirectional adaptive law. First, a smooth-tangent-hyperbolic-function-based practical fast terminal sliding mode control (PFTSM) surface is designed to ensure not only fast finite time tracking error convergence but also chattering reduction. Second, the PAFTSMC is proposed for the servo motor, in which a two-way adaptive law is designed to further s
... Show MoreAs technology advances and develops, the need for strong and simple authentication mechanisms that can help protect data intensifies. The contemporary approach to giving access control is through graphical passwords comprising images, patterns, or graphical items. The objective of this review was to determine the documented security risks that are related to the use of graphical passwords, together with the measures that have been taken to prevent them. The review was intended to present an extensive literature review of the subject matter on graphical password protection and to point toward potential future research directions. Many attacks, such as shoulder surfing attacks, SQL injection attacks, and spyware attacks, can easily ex
... Show MoreThe convolutional neural networks (CNN) are among the most utilized neural networks in various applications, including deep learning. In recent years, the continuing extension of CNN into increasingly complicated domains has made its training process more difficult. Thus, researchers adopted optimized hybrid algorithms to address this problem. In this work, a novel chaotic black hole algorithm-based approach was created for the training of CNN to optimize its performance via avoidance of entrapment in the local minima. The logistic chaotic map was used to initialize the population instead of using the uniform distribution. The proposed training algorithm was developed based on a specific benchmark problem for optical character recog
... Show More