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 Imagen de referencia Ciencias exactas y aplicadas
Colección institucional

Ciencias exactas y aplicadas

Explora revistas, libros, infografías, simulaciones y más recursos que explican procesos científicos de forma sencilla, ideales para estudiantes, formadores, divulgadores e investigadores.

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  • Creada el:
    • 1 de Diciembre de 2020
  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Application of Local Fractional Homotopy Perturbation Method in Physical Problems

Application of Local Fractional Homotopy Perturbation Method in Physical Problems

Por: Hindawi | Fecha: 2020

Los fenómenos no lineales tienen efectos importantes en matemáticas aplicadas, física y problemas relacionados con la ingeniería. La mayoría de los fenómenos físicos se modelan de acuerdo a ecuaciones diferenciales parciales. Es difícil para los modelos no lineales obtener la forma cerrada de la solución, y en muchos casos, solo se puede obtener una aproximación de la solución real. El método de perturbación es una solución de ecuación de onda usando HPM en comparación con el método de series de Fourier, y los resultados de ambos métodos están en buen acuerdo. El porcentaje de error de con , =0.1seg, entre la presente investigación y el estudio de Yong-Ju Yang para es menor al 10%. Además, el % de error para en , =0.3seg, es menor al 5%, mientras que para , =0.8 y 0.7seg, el % de error para es menor al 8%.

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Application of Local Fractional Homotopy Perturbation Method in Physical Problems

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Alpha Power Transformed Log-Logistic Distribution with Application to Breaking Stress Data

Alpha Power Transformed Log-Logistic Distribution with Application to Breaking Stress Data

Por: Hindawi | Fecha: 2020

En este documento, se introduce una nueva distribución de vida útil de tres parámetros; el nuevo modelo es una generalización del modelo log-logístico (LL) y se llama distribución log-logística transformada por potencia alfa (APTLL). La distribución APTLL es más flexible que algunas generalizaciones de la distribución log-logística. Derivamos algunas propiedades matemáticas incluyendo momentos, función generadora de momentos, función cuantil, entropía Rnyi y estadísticas de orden del nuevo modelo. Los parámetros del modelo se estiman utilizando el método de máxima verosimilitud. Se realiza un estudio de simulación para investigar la efectividad de las estimaciones. Finalmente, se utilizó un conjunto de datos de la vida real para mostrar la flexibilidad de la distribución APTLL.

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Alpha Power Transformed Log-Logistic Distribution with Application to Breaking Stress Data

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Global Existence for Stochastic Strongly Dissipative Zakharov Equations

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  The Lagrangian and Hamiltonian for the Two-Dimensional Mathews-Lakshmanan Oscillator

The Lagrangian and Hamiltonian for the Two-Dimensional Mathews-Lakshmanan Oscillator

Por: Hindawi | Fecha: 2020

El propósito de este documento es ilustrar la teoría y los métodos de la mecánica analítica que pueden aplicarse de manera efectiva a la investigación de algunos sistemas no lineales no conservativos a través del estudio de caso del oscilador Mathews-Lakshmanan acoplado en dos dimensiones (abreviado como oscilador M-L). (1) Según el método del problema inverso de la mecánica lagrangiana, la función lagrangiana y hamiltoniana en forma de coordenadas rectangulares del oscilador M-L en dos dimensiones se construye directamente a partir de una integral de los osciladores M-L en dos dimensiones. (2) La función lagrangiana y hamiltoniana en forma de coordenadas polares se reescribió utilizando una transformación de coordenadas. (3) Al introducir las variables en forma de vector, se escriben la ecuación diferencial de movimiento del oscilador M-L en dos dimensiones, la primera integral y la función lagrangiana. Por lo tanto, el oscilador M-L en dos dimensiones se extiende directamente al caso tridimensional, y se dem

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The Lagrangian and Hamiltonian for the Two-Dimensional Mathews-Lakshmanan Oscillator

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Imagen de apoyo de  Mathematical Modelling for Joining Boron Nitride Graphene with Other BN Nanostructures

Mathematical Modelling for Joining Boron Nitride Graphene with Other BN Nanostructures

Por: Hindawi | Fecha: 2020

Los nanomateriales de nitruro de boro (BN) como los grafenos de nitruro de boro, los nanotubos de nitruro de boro y las nanoconos de nitruro de boro están atrayendo la atención como unos de los nanomateriales más prometedores debido a sus propiedades físicas, químicas y electrónicas en comparación con otros nanomateriales. Los nanomateriales de BN sugieren muchas aplicaciones potenciales emocionantes en diversos campos. La unión entre nanoestructuras de BN proporciona nuevas estructuras mejoradas con propiedades sobresalientes y aplicaciones potenciales para el diseño de sondas para microscopía de efecto túnel y otros dispositivos a escala nanométrica. Este artículo utiliza el cálculo de variaciones para modelar la unión entre grafeno de BN con otros nanomateriales de BN: nanotubos de BN y nanoconos de BN. Además, durante la unión entre estas nanoestructuras de BN, esta investigación examina dos modelos que dependen de la curvatura del perfil de la unión. Para el primer caso

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Mathematical Modelling for Joining Boron Nitride Graphene with Other BN Nanostructures

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Imagen de apoyo de  Indefinite Ruhe?s Variant of the Block Lanczos Method for Solving the Systems of Linear Equations

Indefinite Ruhe?s Variant of the Block Lanczos Method for Solving the Systems of Linear Equations

Por: Hindawi | Fecha: 2020

En este artículo, equipamos con un producto escalar indefinido con una matriz hermítica específica, y nuestro objetivo es desarrollar algunos métodos de Krylov en bloque para modo indefinido. De hecho, al considerar los métodos de Arnoldi en bloque, FOM en bloque y Lanczos en bloque, diseñamos las estructuras indefinidas de estos métodos de Krylov en bloque; junto con algunos resultados obtenidos, ofrecemos la aplicación de estos métodos en la resolución de sistemas lineales, y como testimonio, diseñamos ejemplos numéricos.

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Indefinite Ruhe?s Variant of the Block Lanczos Method for Solving the Systems of Linear Equations

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Imagen de apoyo de  Solovay?Kitaev Approximations of Special Orthogonal Matrices

Solovay?Kitaev Approximations of Special Orthogonal Matrices

Por: Hindawi | Fecha: 2020

El marco de circuito-puerta de la computación cuántica se basa en el hecho de que una compuerta cuántica arbitraria en forma de una matriz unitaria de determinante unitario puede aproximarse a una precisión deseada por una secuencia bastante corta de compuertas básicas, cuyos límites exactos son proporcionados por el teorema de Solovay-Kitaev. En este trabajo, mostramos que una versión de este teorema es aplicable también a matrices ortogonales con determinante unitario, lo que indica la posibilidad de utilizar matrices ortogonales para cálculos eficientes. Además, desarrollamos una versión del algoritmo de Solovay-Kitaev y discutimos la experiencia computacional.

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Solovay?Kitaev Approximations of Special Orthogonal Matrices

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Imagen de apoyo de  High-Order Approximation to Two-Level Systems with Quasiresonant Control

High-Order Approximation to Two-Level Systems with Quasiresonant Control

Por: Hindawi | Fecha: 2020

En este artículo, nos enfocamos en soluciones aproximadas de alto orden para sistemas de dos niveles con control cuasi-resonante. En primer lugar, desarrollamos un método de grupo de renormalización (RG) de alto orden para ecuaciones de Schrödinger. Con este método, obtenemos la solución aproximada de alto orden de RG tanto en el caso de resonancia como en el caso fuera de resonancia directamente. En segundo lugar, introducimos una transformación de tiempo para evitar la expansión inválida y obtener la solución aproximada de alto orden de RG en el caso de cerca de resonancia. Finalmente, se presentan algunas simulaciones numéricas para ilustrar la efectividad de nuestro método de RG. Nuestro objetivo es proporcionar un marco matemáticamente riguroso para que matemáticos y físicos analicen las soluciones aproximadas de alto orden de problemas de control cuasi-resonante.

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High-Order Approximation to Two-Level Systems with Quasiresonant Control

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Error Estimates for the Nearly Singular Momentum-Space Bound-State Equations

Error Estimates for the Nearly Singular Momentum-Space Bound-State Equations

Por: Hindawi | Fecha: 2020

Presentamos errores de reglas de cuadratura para las integrales casi singulares en las ecuaciones de estado ligado en el espacio de momento y damos el valor crítico del parámetro casi singular. Damos estimaciones de error para el método de expansión, el método de Nyström y el método espectral que surgen de las singularidades cercanas en las ecuaciones de estado ligado en el espacio de momento. Mostramos las relaciones entre las singularidades cercanas, los fenómenos impares en las autofunciones y la falta de fiabilidad de las soluciones numéricas.

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Error Estimates for the Nearly Singular Momentum-Space Bound-State Equations

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Representation of Manifolds for the Stochastic Swift-Hohenberg Equation with Multiplicative Noise

Representation of Manifolds for the Stochastic Swift-Hohenberg Equation with Multiplicative Noise

Por: Hindawi | Fecha: 2020

La representación de la aproximación para variedades de la ecuación estocástica de Swift-Hohenberg con ruido multiplicativo ha sido investigada a través de un sistema reducido no Markoviano. Las parametrizaciones aproximadas de las escalas pequeñas para las escalas grandes se dan en el proceso de búsqueda de variedades de parametrización estocástica, las cuales se obtienen como límites de retroceso de algunos sistemas hacia adelante dependiendo de la historia temporal de la dinámica de los modos bajos en un sentido cuadrático medio a través de los términos no lineales. Cuando los límites de retroceso correspondientes de algunos sistemas hacia adelante se determinan eficientemente, los sistemas reducidos no Markovianos correspondientes se pueden obtener para investigar un buen rendimiento en la modelización en la práctica.

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Representation of Manifolds for the Stochastic Swift-Hohenberg Equation with Multiplicative Noise

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