research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
SOLVE ABEL’S INTEGRAL EQUATION USING POINT INTERPOLATION MESHLESS METHOD
حل معادلة ابل التكاملية باستخدام طريقة Meshless

Author: Nahdh. S .m. Al-saif ناهض سليم محمد سعيد السيف
Journal: Journal of university of Anbar for Pure science مجلة جامعة الانبار للعلوم الصرفة ISSN: ISSN: 19918941 Year: 2017 Volume: 11 Issue: 2 Pages: 61-63
Publisher: University of Anbar جامعة الانبار

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper the numerical method for solving Abel,s integral equation are introduced ,this method is based on point interpolation meshless method. Also Radial basis function, zeros of the shifted Legendre polynomial as the collocation points utilized to apply for solving Abel,s integral equation of the first and second kind .The result of numerical experiment show that the numerical scheme is very effective and convenient of this method.

في هذا البحث نقدم طريقة عددية لحل معادلة ابل التكاملي وتعتمد هذه الطريقة بالاساس على نقاط لاشبكية ( Meshless) وكذلك على الدالة الاساسية ( Radial) باستخدام النقاط الصفرية لمتعددة الحدود ( Shifted Legendre ) كنقاط تجميعية وتطبيقها في حل معادلة ابل من النوع الاول والثاني. النتائج العملية تبين ان هذه الطريقة ذات كفاءة ودقة عالية.


Article
Solving Mixed Volterra - Fredholm Integral Equation (MVFIE) by Designing Neural Network
حل معادلة فولتيرا - فريدهولم التكاملية المختلطة باستخدام الشبكات العصبية

Authors: Nahdh S. M. Al-Saif ناهض سليم محمد سعيد --- Ameen Sh. Ameen امين شامان امين
Journal: Baghdad Science Journal مجلة بغداد للعلوم ISSN: 20788665 24117986 Year: 2019 Volume: 16 Issue: 1 Pages: 116-120
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, we focus on designing feed forward neural network (FFNN) for solving Mixed Volterra – Fredholm Integral Equations (MVFIEs) of second kind in 2–dimensions. in our method, we present a multi – layers model consisting of a hidden layer which has five hidden units (neurons) and one linear output unit. Transfer function (Log – sigmoid) and training algorithm (Levenberg – Marquardt) are used as a sigmoid activation of each unit. A comparison between the results of numerical experiment and the analytic solution of some examples has been carried out in order to justify the efficiency and the accuracy of our method.

الهدف الاساسي في هذا البحث هو تقديم طريقه عدديه جديده لحل هذا النوع من المعادلات باستخدام الشبكات العصبية ANN)). حيث تم تصميم شبة عصبيه ذات تغذية اماميه(FFNN ) سريعة, هذا التصميم ذو الطبقات المتعددة والذي يحوي على طبقه واحده خفيه تحتوي على خمسة وحدات خفيه وتستخدم الدالة التحويل (log_sigmoid ) وطبقة واحدة للإخراج, وتم تدريب الشبة باستخدام خوارزمية ليفن برك (Levenberg – Marquardt) . ولبيان دقة و كفاءة الطريقة المقدمة تم مقارنة نتائج الامثلة التوضيحية مع الحلول المضبوطة لهذه الأمثلة, و من خلال المقارنة تبين بان الطريقة ذات كفاءة و دقة عالية وذات خطاء قليل جدا.

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

English (2)


Year
From To Submit

2019 (1)

2017 (1)