एडोमियन अपघटन विधि: Difference between revisions

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एडोमियन अपघटन विधि (ADM) साधारण [[ अंतर समीकरण ]]ों और [[ आंशिक अंतर समीकरण ]]ों को गैर-रैखिक अंतर समीकरणों को हल करने के लिए एक अर्ध-विश्लेषणात्मक विधि है। यह विधि 1970 से 1990 के दशक में [[ जॉर्जिया विश्वविद्यालय ]] में सेंटर फॉर एप्लाइड मैथमैटिक्स के अध्यक्ष [[ जॉर्ज एडोमियन ]] द्वारा विकसित की गई थी।<ref name="Adomian94">{{cite book |title=भौतिकी की सीमांत समस्याओं का समाधान: अपघटन विधि|first=G.|last=Adomian|publisher=Kluwer Academic Publishers|year=1994}}</ref> यह [[ यह अभिन्न ]] का उपयोग करके [[ स्टोकेस्टिक प्रणाली ]] के लिए और अधिक विस्तार योग्य है।<ref>{{cite book|title=नॉनलाइनियर स्टोकेस्टिक ऑपरेटर समीकरण|first=G.|last=Adomian|publisher=Kluwer Academic Publishers|year=1986|isbn=978-0-12-044375-8|url-access=registration|url=https://archive.org/details/nonlinearstochas0000adom}}</ref> इस पद्धति का उद्देश्य आंशिक अंतर समीकरणों (पीडीई) के समाधान के लिए एक एकीकृत सिद्धांत की ओर है; एक उद्देश्य जिसे होमोटॉपी विश्लेषण पद्धति के अधिक सामान्य सिद्धांत द्वारा प्रतिस्थापित किया गया है।<ref>{{citation | last=Liao | first=S.J.|author-link=Liao Shijun | title=Homotopy Analysis Method in Nonlinear Differential Equation| publisher=Springer & Higher Education Press| location=Berlin & Beijing | year=2012 | isbn=978-3642251313}}</ref> विधि का महत्वपूर्ण पहलू एडोमियन [[ बहुपद ]]ों का रोजगार है जो समीकरण के गैर-रैखिक भाग के समाधान अभिसरण की अनुमति देता है, बिना प्रणाली को केवल रेखांकन किए। ये बहुपद एक मनमाना बाहरी पैरामीटर के बारे में [[ मैकलॉरिन श्रृंखला ]] के लिए गणितीय रूप से सामान्यीकरण करते हैं; जो सीधे [[ टेलर श्रृंखला ]] विस्तार की तुलना में समाधान पद्धति को अधिक लचीलापन देता है।<ref>{{cite book |title=आंशिक विभेदक समीकरण और एकान्त तरंग सिद्धांत|first=Abdul-Majid|last=Wazwaz|publisher=Higher Education Press|year=2009|isbn=978-90-5809-369-1|page=15}}</ref>
'''एडोमियन वियोजन विधि (एडीएम)''' [[साधारण]] और [[आंशिक]] [[अरैखिक]] [[अवकल समीकरणों]] को हल करने के लिए एक अर्ध-विश्लेषणात्मक विधि है। [[जॉर्जिया विश्वविद्यालय]] में अनुप्रयुक्त गणित केंद्र के अध्यक्ष [[जॉर्ज एडोमियन]] द्वारा 1970 से 1990 के दशक में इस पद्धति को विकसित  किया गया था।<ref name="Adomian94">{{cite book |title=भौतिकी की सीमांत समस्याओं का समाधान: अपघटन विधि|first=G.|last=Adomian|publisher=Kluwer Academic Publishers|year=1994}}</ref> यह [[इटो समाकल]] का उपयोग करके [[स्टोकेस्टिक प्रणाली|स्टोकेस्टिक पद्धति]] के लिए और अधिक विस्तार योग्य है।<ref>{{cite book|title=नॉनलाइनियर स्टोकेस्टिक ऑपरेटर समीकरण|first=G.|last=Adomian|publisher=Kluwer Academic Publishers|year=1986|isbn=978-0-12-044375-8|url-access=registration|url=https://archive.org/details/nonlinearstochas0000adom}}</ref> इस विधि का उद्देश्य आंशिक अवकल समीकरणों (पीडीई) के हल के लिए एकीकृत सिद्धांत की ओर है; एक लक्ष्य जिसे होमोटॉपी विश्लेषण पद्धति के अधिक सामान्य सिद्धांत द्वारा अधिक्रमित कर दिया गया है।<ref>{{citation | last=Liao | first=S.J.|author-link=Liao Shijun | title=Homotopy Analysis Method in Nonlinear Differential Equation| publisher=Springer & Higher Education Press| location=Berlin & Beijing | year=2012 | isbn=978-3642251313}}</ref> विधि का महत्वपूर्ण दृष्टिकोण "एडोमियन [[ बहुपद |बहुपद]]" की नियुक्ति है जो समीकरण के अरैखिक भाग के हल कन्वर्जेन्स की अनुमति प्रदान करता है, पद्धति को केवल रैखिक बनाने के बिना। ये बहुपद गणितीय रूप से एक [[ मैकलॉरिन श्रृंखला |मैकलॉरिन श्रेणी]] के लिए एक यादृच्छिक बाह्य पैरामीटर के क्रमानुसार सामान्यीकृत करते हैं; जो सीधे [[ टेलर श्रृंखला |टेलर श्रेणी]] के विस्तार की तुलना में हल विधि को अधिक उपयोग क्षमता प्रदान करता है।<ref>{{cite book |title=आंशिक विभेदक समीकरण और एकान्त तरंग सिद्धांत|first=Abdul-Majid|last=Wazwaz|publisher=Higher Education Press|year=2009|isbn=978-90-5809-369-1|page=15}}</ref>
== साधारण अवकल समीकरण ==


एडोमियन पद्धति कॉची समस्याओं को हल करने के लिए उपयुक्त है, समस्याओं का एक महत्वपूर्ण वर्ग जिसमें [[ प्रारंभिक मूल्य समस्या |प्रारंभिक स्थितियों की समस्याएं]] सम्मिलित होती हैं।


== साधारण अंतर समीकरण ==
=== प्रथम कोटि की अरैखिक पद्धति के लिए अनुप्रयोग ===
 
कौशी समस्याओं को हल करने के लिए एडोमियन विधि अच्छी तरह से अनुकूल है, समस्याओं का एक महत्वपूर्ण वर्ग जिसमें [[ प्रारंभिक मूल्य समस्या ]]एं शामिल हैं।
 
=== पहले क्रम के अरैखिक सिस्टम के लिए आवेदन ===


एक साधारण अवकल समीकरण के लिए प्रारंभिक स्थिति समस्या का एक उदाहरण निम्नलिखित है:
एक साधारण अवकल समीकरण के लिए प्रारंभिक स्थिति समस्या का एक उदाहरण निम्नलिखित है:
Line 16: Line 14:
y(0) = 0.
y(0) = 0.
</math>
</math>
समस्या को हल करने के लिए, उच्चतम डिग्री डिफरेंशियल ऑपरेटर (यहाँ एल के रूप में लिखा गया है) को बाईं ओर निम्न तरीके से रखा गया है:
समस्या को हल करने के लिए, उच्चतम कोटि अवकल संक्रियक (यहाँ ''L'' के रूप में लिखा गया है) को बाईं ओर रखा गया है, निम्नलिखित रूप से:


:<math>
:<math>
Ly = -1 -y^{2},
Ly = -1 -y^{2},
</math>
</math>
एल = डी/डीटी और के साथ <math>L^{-1}=\int_{0}^{t}() </math>. अब समाधान को योगदान की अनंत श्रृंखला माना जाता है:
''L'' = d/d''t'' और <math>L^{-1}=\int_{0}^{t}() </math> के साथ। अब हल को निम्नअंशो की अनंत श्रेणी माना जाता है:


:<math>  
:<math>  
y = y_{0} + y_{1} + y_{2} + y_{3} + \cdots.
y = y_{0} + y_{1} + y_{2} + y_{3} + \cdots.
</math>
</math>
पिछली अभिव्यक्ति में प्रतिस्थापित करते हुए, हम प्राप्त करते हैं:
पूर्व व्यंजक में प्रतिस्थापित करने पर, हम निम्नलिखित प्राप्त करते हैं:


:<math>  
:<math>  
(y_{0} + y_{1} + y_{2} + y_{3} + \cdots) = y(0) + L^{-1}[-1 - (y_{0} + y_{1} + y_{2} + y_{3} + \cdots)^{2}].
(y_{0} + y_{1} + y_{2} + y_{3} + \cdots) = y(0) + L^{-1}[-1 - (y_{0} + y_{1} + y_{2} + y_{3} + \cdots)^{2}].
</math>
</math>
अब हम y की पहचान करते हैं<sub>0</sub> दाईं ओर कुछ स्पष्ट अभिव्यक्ति के साथ, और y<sub>''i''</sub>, i = 1, 2, 3, ..., दाईं ओर कुछ व्यंजक के साथ जिसमें i से कम क्रम के पद हैं। उदाहरण के लिए:
अब हम ''y''<sub>0</sub> को दाईं ओर कुछ स्पष्ट व्यंजक के साथ पहचानते हैं, और ''y<sub>i</sub>'', ''i'' = 1, 2, 3, ..., दाईं ओर कुछ व्यंजक के साथ ''i'' की तुलना में निम्न क्रम के पदों को रखते हैं। उदाहरण के लिए :


:<math>  
:<math>  
Line 41: Line 39:
\end{align}
\end{align}
</math>
</math>
इस तरह, किसी भी क्रम में किसी भी योगदान की स्पष्ट रूप से गणना की जा सकती है। यदि हम पहले चार शब्दों के लिए समझौता करते हैं, तो सन्निकटन निम्नलिखित है:
इस प्रकार, किसी भी कोटि में किसी भी अंश की स्पष्ट रूप से गणना की जा सकती है। यदि हम प्राथमिक चार पदों के लिए हल करते हैं, तो सन्निकट निम्नलिखित है:


:<math>  
:<math>  
Line 49: Line 47:
\end{align}
\end{align}
</math>
</math>
=== ब्लासियस समीकरण का अनुप्रयोग ===


 
एक अन्य उदाहरण, अधिक जटिल सीमा स्थितियों के साथ किसी [[ सीमा परत |परिसीमा स्तर]] में प्रवाह के लिए [[ ब्लासियस सीमा परत |ब्लासियस समीकरण]] है:
=== ब्लासियस समीकरण के लिए आवेदन ===
 
एक दूसरा उदाहरण, अधिक जटिल सीमा स्थितियों के साथ एक [[ सीमा परत ]] में प्रवाह के लिए [[ ब्लासियस सीमा परत ]] है:


:<math>  
:<math>  
\frac{\mathrm{d}^{3} u}{\mathrm{d} x^{3}} + \frac{1}{2} u \frac{\mathrm{d}^{2} u}{\mathrm{d}x^{2}} = 0  
\frac{\mathrm{d}^{3} u}{\mathrm{d} x^{3}} + \frac{1}{2} u \frac{\mathrm{d}^{2} u}{\mathrm{d}x^{2}} = 0  
</math>
</math>
सीमाओं पर निम्नलिखित शर्तों के साथ:
निम्नलिखित शर्तों के साथ सीमाओं पर:


:<math>
:<math>
Line 67: Line 63:
\end{align}
\end{align}
</math>
</math>
रैखिक और गैर-रैखिक ऑपरेटरों को अब बुलाया जाता है <math>L = \frac{\mathrm{d}^{3} }{\mathrm{d} x^{3}}</math> और <math>N =\frac{1}{2} u \frac{\mathrm{d}^{2}}{\mathrm{d}x^{2}}</math>, क्रमश। फिर, अभिव्यक्ति बन जाती है:
रैखिक और अरैखिक संक्रियकों को अब क्रमशः <math>L = \frac{\mathrm{d}^{3} }{\mathrm{d} x^{3}}</math> और <math>N =\frac{1}{2} u \frac{\mathrm{d}^{2}}{\mathrm{d}x^{2}}</math> रूप में प्रदर्शित किया जाता है। तब अभिव्यक्ति बन जाती है:


:<math>
:<math>
L u + N u = 0
L u + N u = 0
</math>
</math>
और इस मामले में समाधान निम्नलिखित सरल तरीके से व्यक्त किया जा सकता है:
और इस स्थिति में हल निम्नलिखित सरल रूप में व्यक्त किया जा सकता है:


:<math>  
:<math>  
u = \alpha + \beta x + \gamma x^{2}/2 - L^{-1} N u
u = \alpha + \beta x + \gamma x^{2}/2 - L^{-1} N u
</math>
</math>
कहां: <math>L^{-1} \xi (x) = \int dx \int \mathrm{d}x \int \mathrm{d}x \;\; \xi(x) </math> यदि:
जहाँ: <math>L^{-1} \xi (x) = \int dx \int \mathrm{d}x \int \mathrm{d}x \;\; \xi(x) </math> यदि:


:<math>
:<math>
Line 101: Line 97:
A_{n} = \frac{1}{n!} \frac{\mathrm{d}^{n}}{\mathrm{d}\lambda^{n}} f(u(\lambda))\mid_{\lambda=0},
A_{n} = \frac{1}{n!} \frac{\mathrm{d}^{n}}{\mathrm{d}\lambda^{n}} f(u(\lambda))\mid_{\lambda=0},
</math>
</math>
कहां: <math>\frac{\mathrm{d}^{n}}{\mathrm{d}\lambda^{n}} u(\lambda)\mid_{\lambda=0} = n! u_{n}</math>
जहाँ: <math>\frac{\mathrm{d}^{n}}{\mathrm{d}\lambda^{n}} u(\lambda)\mid_{\lambda=0} = n! u_{n}</math>
सामान्य रूप से, प्रत्येक सन्निकटन के अंत में, सीमा शर्तों को लागू किया जाना चाहिए। इस मामले में, एकीकरण स्थिरांक को तीन अंतिम स्वतंत्र स्थिरांक में समूहीकृत किया जाना चाहिए। हालांकि, हमारे उदाहरण में, तीन स्थिरांक ऊपर औपचारिक समाधान में दिखाए गए रूप में शुरू से ही समूहीकृत दिखाई देते हैं। दो पहली सीमा शर्तों को लागू करने के बाद हम तथाकथित ब्लासियस श्रृंखला प्राप्त करते हैं:
 
सामान्य रूप से, प्रत्येक सन्निकटन के अंत में, सीमा शर्तों को लागू किया जाना चाहिए। इस स्थिति में, एकीकरण स्थिरांकों को तीन अंतिम स्वतंत्र स्थिरांकों में समूहीकृत किया जाना चाहिए। हालांकि, हमारे उदाहरण में, तीन स्थिरांक ऊपर औपचारिक हल में दिखाए गए रूप में प्रारम्भ से समूहीकृत दिखाई देते हैं। दो पहली सीमा शर्तों को लागू करने के बाद हम तथाकथित ब्लासियस श्रेणी प्राप्त करते हैं:


:<math>
:<math>
u = \frac{\gamma}{2} x^2 - \frac{\gamma^2}{2}\left(\frac{x^5}{5!}\right) + \frac{11 \gamma^{3}}{4}\left(\frac{x^{8}}{8!}\right) - \frac{375 \gamma^{4}}{8} \left(\frac{x^{11}}{11!}\right) + \cdots  
u = \frac{\gamma}{2} x^2 - \frac{\gamma^2}{2}\left(\frac{x^5}{5!}\right) + \frac{11 \gamma^{3}}{4}\left(\frac{x^{8}}{8!}\right) - \frac{375 \gamma^{4}}{8} \left(\frac{x^{11}}{11!}\right) + \cdots  
</math>
</math>
γ प्राप्त करने के लिए हमें ∞ पर सीमा शर्तों को लागू करना होगा, जो श्रृंखला को पैड सन्निकटन के रूप में लिखकर किया जा सकता है:
γ प्राप्त करने के लिए हमें ∞ पर सीमा शर्तों को लागू करना होगा, जो कि श्रेणी को पैड सन्निकट के रूप में लिखकर किया जा सकता है:


:<math>
:<math>
f(z) = \sum_{n=0}^{L+M} c_{n} z^{n} = \frac{a_{0} + a_{1}z + \cdots + a_{L}z^{L}}{b_{0} + b_{1} z + \cdots + b_{M}z^{M}}
f(z) = \sum_{n=0}^{L+M} c_{n} z^{n} = \frac{a_{0} + a_{1}z + \cdots + a_{L}z^{L}}{b_{0} + b_{1} z + \cdots + b_{M}z^{M}}
</math>
</math>
जहां एल = एम। सीमा पर <math>\infty</math> इस अभिव्यक्ति का एक है<sub>''L''</sub>/बी<sub>''M''</sub>.
जहाँ ''L'' = ''M''। इस व्यंजक की <math>\infty</math> की सीमा ''a<sub>L</sub>''/''b<sub>M</sub>'' है।


अगर हम बी चुनते हैं<sub>0</sub> = 1, बी गुणांकों के लिए एम रैखिक समीकरण प्राप्त किए जाते हैं:
यदि हम ''b''<sub>0</sub> = 1 चयनित करते हैं, अतः ''b'' गुणांकों के लिए ''M'' रेखीय समीकरण प्राप्त होते हैं:


:<math>  
:<math>  
Line 131: Line 128:
\end{array} \right]  
\end{array} \right]  
</math>
</math>
फिर, हम निम्नलिखित अनुक्रम के माध्यम से एक गुणांक प्राप्त करते हैं:
इसके पश्चात, हम निम्नलिखित अनुक्रम के माध्यम से ''a'' गुणांक प्राप्त करते हैं:


:<math>
:<math>
Line 147: Line 144:
u'(x) = \gamma x - \frac{\gamma^{2}}{2} \left(\frac{x^{4}}{4!}\right) + \frac{11 \gamma^{3}}{4} \left(\frac{x^7}{7!}\right) - \frac{375 \gamma^{4}}{8} \left(\frac{x^{10}}{10!}\right)
u'(x) = \gamma x - \frac{\gamma^{2}}{2} \left(\frac{x^{4}}{4!}\right) + \frac{11 \gamma^{3}}{4} \left(\frac{x^7}{7!}\right) - \frac{375 \gamma^{4}}{8} \left(\frac{x^{10}}{10!}\right)
</math>
</math>
कौन सा जब γ = 0.0408 बन जाता है:
जो जब γ = 0.0408 हो जाता है:


:<math>
:<math>
Line 171: Line 168:
\lim_{x \to \infty} u'(x) = 1.004.
\lim_{x \to \infty} u'(x) = 1.004.
</math>
</math>
जो 4/1000 की सटीकता के साथ लगभग 1 (सीमा स्थिति (3) से) के बराबर है।
जो लगभग 4/1000 की यथार्थता के साथ 1 (सीमा की स्थिति (3) से) के बराबर है।


== आंशिक अंतर समीकरण ==
== आंशिक अवकल समीकरण ==


=== गैर-रैखिकता के साथ एक आयताकार प्रणाली के लिए आवेदन ===
=== अरैखिकता के साथ एक आयताकार प्रणाली का अनुप्रयोग ===


भौतिक विज्ञान में सबसे लगातार समस्याओं में से एक एक (रैखिक या अरैखिक) आंशिक अंतर समीकरण का समाधान प्राप्त करना है जो एक आयताकार सीमा पर कार्यात्मक मूल्यों के एक सेट को संतुष्ट करता है। एक उदाहरण निम्न समस्या है:
भौतिक विज्ञान में सबसे अधिक बार आने वाली समस्याओं में से एक (रैखिक या अरैखिक) आंशिक अवकल समीकरण का हल प्राप्त करना है जो एक आयताकार सीमा पर कार्यात्मक मूल्यों के एक समुच्चय को संतुष्ट करता है। निम्नलिखित समस्या का एक उदाहरण है:


:<math>
:<math>
  \frac{\partial^{2} u}{\partial x^{2}} + \frac{\partial^{2} u}{\partial y^{2}}  - b \frac{\partial u^2}{\partial x} = \rho(x, y) \qquad (1)
  \frac{\partial^{2} u}{\partial x^{2}} + \frac{\partial^{2} u}{\partial y^{2}}  - b \frac{\partial u^2}{\partial x} = \rho(x, y) \qquad (1)
</math>
</math>
एक आयत पर परिभाषित निम्नलिखित सीमा शर्तों के साथ:
आयत पर परिभाषित निम्न सीमा शर्तों के साथ:


:<math>
:<math>
Line 194: Line 191:
u(y=y_{l}) = g_{2}(x)  \qquad \text{(1-b)}
u(y=y_{l}) = g_{2}(x)  \qquad \text{(1-b)}
</math>
</math>
इस तरह का आंशिक अंतर समीकरण अक्सर [[ विज्ञान ]] और [[ अभियांत्रिकी ]] में दूसरों के साथ मिलकर दिखाई देता है। उदाहरण के लिए, असंपीड्य द्रव प्रवाह समस्या में, नेवियर-स्टोक्स समीकरणों को दबाव के लिए पॉइसन समीकरण के साथ समानांतर में हल किया जाना चाहिए।
इस प्रकार का आंशिक अवकल समीकरण प्रायः [[ विज्ञान |विज्ञान]] और [[ अभियांत्रिकी |अभियांत्रिकी]] में दूसरों के साथ युग्मित हो कर दिखाई देता है I उदाहरण के लिए, असंपीड्य द्रव प्रवाह समस्या में, नेवियर-स्टोक्स समीकरणों को दाब के लिए पॉइज़न समीकरण के साथ समानांतर में हल किया जाना चाहिए।


==== व्यवस्था का अपघटन ====
==== प्रणाली का वियोजन ====


आइए समस्या के लिए निम्नलिखित अंकन का उपयोग करें (1):
आइए हम समस्या के लिए निम्नलिखित संकेतन का उपयोग करें (1):


:<math>
:<math>
  L_{x} u + L_{y} u + N u = \rho(x, y) \qquad (2)  
  L_{x} u + L_{y} u + N u = \rho(x, y) \qquad (2)  
</math>
</math>
जहां एल<sub>x</sub>, एल<sub>y</sub> दोहरे व्युत्पन्न संकारक हैं और N एक अरैखिक संकारक है।
जहाँ ''L''<sub>x</sub>, ''L''<sub>y</sub> द्विक अवकलज संक्रियक हैं और ''N'' एक अरैखिक संक्रियक है।


(2) का औपचारिक समाधान है:
(2) का औपचारिक हल है:


:<math>
:<math>
  u = a(y) + b(y) x + L_{x}^{-1} \rho(x, y) - L_{x}^{-1} L_{y} u -  L_{x}^{-1} N u \qquad (3)
  u = a(y) + b(y) x + L_{x}^{-1} \rho(x, y) - L_{x}^{-1} L_{y} u -  L_{x}^{-1} N u \qquad (3)
</math>
</math>
हमारे पास मौजूद समाधान में योगदान के एक सेट के रूप में अब u का विस्तार करना:
हमारे पास हल के लिए योगदानों के एक समुच्चय के रूप में अब ''u'' का विस्तार करना:


:<math>
:<math>
u = u_{0} + u_{1} + u_{2} + u_{3} + \cdots  
u = u_{0} + u_{1} + u_{2} + u_{3} + \cdots  
</math>
</math>
(3) में प्रतिस्थापन करके और बाईं ओर के योगदान और दाईं ओर की शर्तों के बीच एक-से-एक पत्राचार करके हम निम्नलिखित पुनरावृत्त योजना प्राप्त करते हैं:
(3) में प्रतिस्थापन करके और बाईं ओर के योगदानों और दाईं ओर की शर्तों के बीच एक-से-एक समतुल्य करके हम निम्नलिखित पुनरावृत्त योजना प्राप्त करते हैं:


:<math>
:<math>
Line 225: Line 222:
\end{align}
\end{align}
</math>
</math>
जहां युगल {<sub>''n''</sub>(वाई), बी<sub>''n''</sub>(y)} समीकरणों की निम्नलिखित प्रणाली का समाधान है:
जहाँ युग्म {''a<sub>n</sub>''(''y''), ''b<sub>n</sub>''(''y'')} निम्नलिखित समीकरणों के प्रणाली का हल है:


:<math>
:<math>
Line 233: Line 230:
\end{align}
\end{align}
</math>
</math>
यहाँ <math>\varphi^{n} \equiv \sum_{i=0}^{n} u_{i}</math> समाधान का nवाँ क्रम सन्निकट है और N u को एडोमियन बहुपदों में लगातार विस्तारित किया गया है:
यहाँ <math>\varphi^{n} \equiv \sum_{i=0}^{n} u_{i}</math> हल का nवाँ क्रम सन्निकट है और ''N u'' को एडोमियन बहुपदों में निरंतर विस्तारित किया गया है:


:<math>
:<math>
Line 242: Line 239:
\end{align}
\end{align}
</math>
</math>
कहां <math>A_{n} = \sum_{\nu=1}^{n} C(\nu, n) f^{(\nu)}(u_{0})</math> और एफ (यू) = यू<sup>2</sup> उदाहरण में (1)
जहाँ <math>A_{n} = \sum_{\nu=1}^{n} C(\nu, n) f^{(\nu)}(u_{0})</math> और ''f''(''u'') = ''u''<sup>2</sup> उदाहरण (1) में हैं।


यहाँ C(ν, n) u के ν घटकों के उत्पाद (या उत्पादों का योग) हैं, जिनके सबस्क्रिप्ट का योग n तक है, जो बार-बार सबस्क्रिप्ट की संख्या के भाज्य से विभाजित होता है। यह सुनिश्चित करने के लिए व्यवस्थित रूप से अपघटन का आदेश देने के लिए केवल एक अंगूठा-नियम है कि दिखाई देने वाले सभी संयोजनों का जल्द या बाद में उपयोग किया जाता है। <math>\sum_{n=0}^{\infty} A_{n}</math> h> u के बारे में सामान्यीकृत टेलर श्रृंखला के योग के बराबर है<sub>0</sub>.<ref name="Adomian94"/>
यहाँ ''C''(ν, ''n'') ''u'' के ν घटकों के गुणनफल (या गुणनफलों का योग) हैं, जिनके सबस्क्रिप्ट का योग ''n'' तक होता है, जो बार-बार सबस्क्रिप्ट की संख्या के भाज्य द्वारा विभाजित है। यह सुनिश्चित करने के लिए व्यवस्थित रूप से वियोजन को क्रमित करने के लिए केवल एक अंगुष्ठ-नियम है कि प्रदर्शित होने वाले सभी संयोजनों का शीघ्र या बाद में उपयोग किया जाता है।


उदाहरण के लिए (1) एडोमियन बहुपद हैं:
<math>\sum_{n=0}^{\infty} A_{n}</math> ''u''<sub>0</sub> के क्रमानुसार सामान्यीकृत टेलर श्रेणी के योग के बराबर है।<ref name="Adomian94" />
 
उदाहरण के लिए (1) एडोमियन बहुपद इस प्रकार हैं:


:<math>
:<math>
Line 257: Line 256:
\end{align}
\end{align}
</math>
</math>
ए की अभिव्यक्ति के लिए अन्य संभावित विकल्प भी संभव हैं<sub>''n''</sub>.
अन्य संभावित विकल्प भी ''A<sub>n</sub>'' के व्यंजक के लिए संभव हैं।


==== श्रृंखला समाधान ====
==== श्रेणी हल ====


चेरूऑल्ट ने स्थापित किया कि एडोमियन की विधि द्वारा प्राप्त श्रृंखला की शर्तें शून्य के रूप में 1/(mn)! अगर एम उच्चतम रैखिक अंतर ऑपरेटर का क्रम है और वह <math>\lim_{n \to \infty} \varphi^{n} = u</math>.<ref>{{citation | last=Cherruault| first=Y. | title=Convergence of Adomian's Method| journal=Kybernetes | volume=18 | issue=2 | year=1989 | pages=31–38 | doi=10.1108/eb005812}}</ref> इस पद्धति के साथ समाधान दो दिशाओं में से किसी के साथ व्यवस्थित रूप से एकीकृत करके पाया जा सकता है: एक्स-दिशा में हम अभिव्यक्ति (3) का उपयोग करेंगे; वैकल्पिक y- दिशा में हम निम्नलिखित व्यंजक का प्रयोग करेंगे:
चेरौल्ट ने स्थापित किया कि एडोमियन की विधि द्वारा प्राप्त श्रेणी की शर्तें शून्य के रूप में 1/(''mn'')! तक पहुंचती हैं यदि ''m'' उच्चतम रैखिक अवकल संकारक की कोटि है और वह <math>\lim_{n \to \infty} \varphi^{n} = u</math> है।<ref>{{citation | last=Cherruault| first=Y. | title=Convergence of Adomian's Method| journal=Kybernetes | volume=18 | issue=2 | year=1989 | pages=31–38 | doi=10.1108/eb005812}}</ref>


इस पद्धति के साथ दो दिशाओं में से किसी भी दिशा में व्यवस्थित रूप से एकीकृत करके हल प्राप्त किया जा सकता है: ''x''-दिशा में हम व्यंजक (3) का उपयोग करेंगे; वैकल्पिक ''y''-दिशा में हम निम्नलिखित व्यंजक का उपयोग करेंगे:
:<math>
:<math>
  u = c(x) + d(x) y + L_{y}^{-1} \rho(x, y) - L_{y}^{-1} L_{x} u -  L_{y}^{-1} N u  
  u = c(x) + d(x) y + L_{y}^{-1} \rho(x, y) - L_{y}^{-1} L_{x} u -  L_{y}^{-1} N u  
</math>
</math>
जहां: c(x), d(x) y = - y पर सीमा शर्तों से प्राप्त किया जाता है<sub>''l''</sub> और वाई = वाई<sub>''l''</sub>:
जहाँ: ''c''(''x''), ''d''(''x'') सीमा स्थितियों से ''y'' = - ''y<sub>l</sub>'' और ''y'' = ''y<sub>l</sub>'' पर प्राप्त किया जाता है:


:<math>
:<math>
Line 274: Line 274:
\end{align}
\end{align}
</math>
</math>
यदि हम दो संबंधित समाधानों को x-आंशिक समाधान और y-आंशिक समाधान कहते हैं, तो विधि के सबसे दिलचस्प परिणामों में से एक यह है कि x-आंशिक समाधान केवल दो सीमा स्थितियों (1-a) और y-आंशिक समाधान का उपयोग करता है केवल शर्तों (1-बी) का उपयोग करता है।
यदि हम दो संबंधित हलों को ''x''-''आंशिक हल'' और ''y''-''आंशिक हल'' कहते हैं, अतः विधि के सबसे रोचक परिणामों में से एक यह है कि ''x''-''आंशिक हल'' केवल दो सीमा शर्तों (1-a) का उपयोग करता है और ''y''-''आंशिक हल'' केवल स्थितियों (1-b) का उपयोग करता है।


इस प्रकार, सीमा कार्यों के दो सेटों में से एक {f<sub>1</sub>, एफ<sub>2</sub>} या {जी<sub>1</sub>, जी<sub>2</sub>} बेमानी है, और इसका तात्पर्य है कि एक आयत पर सीमा शर्तों के साथ एक आंशिक अंतर समीकरण की सीमाओं पर मनमाने ढंग से सीमा की स्थिति नहीं हो सकती है, क्योंकि x = x पर स्थितियां<sub>1</sub>, एक्स = एक्स<sub>2</sub> y = y पर लगाए गए लोगों के अनुरूप होना चाहिए<sub>1</sub> और वाई = वाई<sub>2</sub>.
इस प्रकार, परिसीमा फलनों के दो समुच्चय {''f''<sub>1</sub>, ''f''<sub>2</sub>} या {''g''<sub>1</sub>, ''g''<sub>2</sub>} में से एक आधिक्य बोधक है, और इसका तात्पर्य यह है कि एक आयत पर परिसीमा शर्तों के साथ आंशिक अवकल समीकरण की सीमाओं पर यादृच्छिक रूप से परिसीमा शर्तें नहीं हो सकती हैं, क्योंकि ''x'' = ''x''<sub>1</sub>, ''x'' = ''x''<sub>2</sub> पर शर्तें ''y'' = ''y''<sub>1</sub> और ''y'' = ''y''<sub>2</sub> पर लगाई गई शर्तों के साथ संगत होनी चाहिए।


इस बिंदु को स्पष्ट करने के लिए एक उदाहरण निम्न सीमा शर्तों के साथ प्वासों समस्या का समाधान है:
इस बिंदु को स्पष्ट करने के लिए एक उदाहरण निम्न सीमा शर्तों के साथ पॉइज़न समस्या का हल है:


:<math>
:<math>
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\end{align}
\end{align}
</math>
</math>
एडोमियन की विधि और एक प्रतीकात्मक प्रोसेसर (जैसे [[ मेथेमेटिका ]] या [[ मेपल (सॉफ्टवेयर) ]]) का उपयोग करके समाधान के लिए अनुमानित तीसरे क्रम को प्राप्त करना आसान है। इस सन्निकटन में 5×10 से कम त्रुटि है<sup>−16</sup> किसी भी बिंदु पर, क्योंकि यह प्रारंभिक समस्या में प्रतिस्थापन द्वारा और (x, y) के फलन के रूप में प्राप्त अवशिष्ट के निरपेक्ष मान को प्रदर्शित करके सिद्ध किया जा सकता है।<ref name="Garcia03a"/>
एडोमियन की विधि और एक प्रतीकात्मक प्रोसेसर (जैसे [[ मेथेमेटिका |मेथेमेटिका]] या [[ मेपल (सॉफ्टवेयर) |मेपल]]) का उपयोग करके हल के लिए अनुमानित तीसरी कोटि प्राप्त करना सरल है। इस सन्निकटन में किसी भी बिंदु पर 5×10<sup>−16</sup> से कम त्रुटि है, क्योंकि इसे प्रारंभिक समस्या में प्रतिस्थापन द्वारा और (''x, y'') के फलन के रूप में प्राप्त अवशिष्ट के निरपेक्ष मान को प्रदर्शित करके सिद्ध किया जा सकता है।<ref name="Garcia03a">{{citation |last=García-Olivares |first=A. |title=Analytic solution of partial differential equations with Adomian's decomposition |journal=Kybernetes |volume=32 |issue=3 |pages=354–368 |year=2003 |doi=10.1108/03684920310458584}} [http://www.emeraldinsight.com/journals.htm?articleid=1454508&show=abstract]</ref>


y = -0.25 और y = 0.25 पर समाधान विशिष्ट कार्यों द्वारा दिया जाता है जो इस मामले में हैं:
''y'' = -0.25 और ''y'' = 0.25 पर हल विशिष्ट फलनों द्वारा दिया जाता है जो इस स्थिति में हैं:
   
   
:<math>
:<math>
g_{1}(x) = 0.0520833\, x -0.347222\, x^{3} + 9.25186 \times 10^{-17} x^{4} + 0.833333\, x^{5}  -0.555556\, x^{6}
g_{1}(x) = 0.0520833\, x -0.347222\, x^{3} + 9.25186 \times 10^{-17} x^{4} + 0.833333\, x^{5}  -0.555556\, x^{6}
</math>
</math>
और जी<sub>2</sub>(एक्स) = जी<sub>1</sub>(एक्स) क्रमशः।
और ''g''<sub>2</sub>(''x'') = ''g''<sub>1</sub>(''x'') क्रमशः।


यदि इन दो सीमा कार्यों का उपयोग करके वाई-दिशा में एक (डबल) एकीकरण अब किया जाता है तो वही समाधान प्राप्त किया जाएगा, जो u(x=0, y) = 0 और u(x=0.5, y) = 0 को संतुष्ट करता है और इन सीमाओं पर किसी अन्य शर्त को पूरा नहीं कर सकता।
यदि एक (द्विक) एकीकरण अब इन दो परिसीमा फलनों का उपयोग करके ''y''-दिशा में किया जाता है तो एक ही हल प्राप्त होगा, जो ''u''(''x''=0, ''y'') = 0 और ''u''(''x''=0.5, ''y'') = 0 को संतुष्ट करते हैं और इन सीमाओं पर किसी भी अन्य शर्त को पूरा नहीं कर सकते हैं।


कुछ लोग इन नतीजों से हैरान हैं; यह अजीब लगता है कि अंतर प्रणाली को हल करने के लिए सभी प्रारंभिक-सीमा स्थितियों का स्पष्ट रूप से उपयोग नहीं किया जाना चाहिए। हालांकि, यह एक अच्छी तरह से स्थापित तथ्य है कि किसी भी [[ अण्डाकार आंशिक अंतर समीकरण ]] में आयत के चारों पक्षों में किसी भी कार्यात्मक स्थितियों के लिए एक और केवल एक समाधान होता है, बशर्ते कि किनारों पर कोई असंतोष न हो।
इन परिणामों से कुछ लोग हैरान हैं; यह अजीब लगता है कि एक अवकल प्रणाली को हल करने के लिए सभी प्रारंभिक-सीमा शर्तों का स्पष्ट रूप से उपयोग नहीं किया जाना चाहिए। हालाँकि, यह एक अच्छी तरह से स्थापित तथ्य है कि किसी भी [[ अण्डाकार आंशिक अंतर समीकरण |दीर्घवृत्तीय समीकरण]] का आयत के चारों पक्षों में किसी भी कार्यात्मक स्थितियों के लिए एक और केवल एक ही हल होता है, बशर्ते कि किनारों पर कोई असंततता न हो। गलत धारणा का कारण यह है कि वैज्ञानिक और अभियांत्रिक सामान्यतः एक [[ हिल्बर्ट अंतरिक्ष |हिल्बर्ट समष्टि]] में [[ कमजोर अभिसरण (हिल्बर्ट स्पेस) |दुर्बल कन्वर्जेन्स]] के संदर्भ में एक सीमा की स्थिति में सोचते हैं (सीमा फलन की दूरी व्यावहारिक उद्देश्यों के लिए काफी छोटी है)। इसके विपरीत, कॉची समस्याएँ किसी दिए गए परिसीमा फलन और इसके सभी अवकलजों के लिए बिंदु-से-बिंदु कन्वर्जेन्स लागू करती हैं (और यह एक बहुत मजबूत स्थिति है!)पहले वाले के लिए, एक फलन एक सीमा स्थिति को संतुष्ट करता है जब इसके बीच का क्षेत्र (या अन्य कार्यात्मक दूरी) और सीमा में लगाया गया वास्तविक फलन वांछित के रूप में बहुत छोटा होता है; हालांकि, दूसरे वाले के लिए, फलन को अंतराल के किसी भी और हर बिंदु पर लगाए गए सत्य फलन के लिए जाना चाहिए।
गलत धारणा का कारण यह है कि वैज्ञानिक और इंजीनियर आमतौर पर एक [[ हिल्बर्ट अंतरिक्ष ]] में [[ कमजोर अभिसरण (हिल्बर्ट स्पेस) ]] के संदर्भ में सीमा की स्थिति में सोचते हैं (सीमा समारोह की दूरी व्यावहारिक उद्देश्यों के लिए काफी छोटी है)। इसके विपरीत, कॉची समस्याएं किसी दिए गए सीमा समारोह और उसके सभी डेरिवेटिव्स के लिए बिंदु-से-बिंदु अभिसरण लगाती हैं (और यह एक काफी मजबूत स्थिति है!)
पहले वाले के लिए, एक फ़ंक्शन एक सीमा स्थिति को संतुष्ट करता है जब इसके बीच का क्षेत्र (या अन्य कार्यात्मक दूरी) और सीमा में लगाया गया वास्तविक कार्य वांछित के रूप में बहुत छोटा होता है; हालाँकि, दूसरे वाले के लिए, फ़ंक्शन को अंतराल के किसी भी और हर बिंदु पर लगाए गए सही फ़ंक्शन के लिए प्रवृत्त होना चाहिए।


टिप्पणी की गई पोइसन समस्या में किसी भी कार्यात्मक सीमा की स्थिति का समाधान नहीं है<sub>1</sub>, एफ<sub>2</sub>, जी<sub>1</sub>, जी<sub>2</sub>; हालाँकि, दिया गया f<sub>1</sub>, एफ<sub>2</sub> सीमा कार्यों को खोजना हमेशा संभव होता है जी<sub>1</sub><sup>*</सुप>, जी<sub>2</sub><sup>*</sup> जी के इतने करीब<sub>1</sub>, जी<sub>2</sub> वांछित के रूप में (कमजोर अभिसरण अर्थ में) जिसके लिए समस्या का समाधान है। यह संपत्ति मनमाने ढंग से सीमा शर्तों के साथ पोइसन और कई अन्य समस्याओं को हल करना संभव बनाती है लेकिन सीमाओं पर बिल्कुल निर्दिष्ट विश्लेषणात्मक कार्यों के लिए कभी नहीं।
टिप्पणी की गई पॉइज़न समस्या में किसी कार्यात्मक सीमा स्थिति ''f''<sub>1</sub>, ''f''<sub>2</sub>, ''g''<sub>1</sub>, ''g''<sub>2</sub> का हल नहीं है; हालांकि, दिए गए ''f''<sub>1</sub>, ''f''<sub>2</sub> परिसीमा फलनों ''g''<sub>1</sub><sup>*</sup>, ''g''<sub>2</sub><sup>*</sup> को वांछित के रूप में ''g''<sub>1</sub>, ''g''<sub>2</sub> के इतने निकट खोजना हमेशा संभव है (दुर्बल कन्वर्जेन्स अर्थ में) जिसके लिए समस्या का हल है। यह संपत्ति यादृच्छिक रूप से सीमा शर्तों के साथ पॉइज़न और कई अन्य समस्याओं को हल करना संभव बनाती है लेकिन कभी भी विश्लेषणात्मक फलनों के लिए बिल्कुल सीमाओं पर निर्दिष्ट नहीं होती है। पाठक ''x''-दिशा के साथ एकीकृत होने वाली इस समस्या को हल करके सीमा स्थितियों में छोटे परिवर्तनों के लिए पीडीई हलों की उच्च संवेदनशीलता के बारे में खुद को (स्वयं को) मना सकता है, परिसीमा फलनों के साथ थोड़ा अलग भले ही दृष्टिगत रूप से अलग नहीं हो। उदाहरण के लिए, सीमा की स्थिति के साथ हल:
पाठक एक्स-दिशा के साथ एकीकृत होने वाली इस समस्या को हल करके सीमा स्थितियों में छोटे बदलावों के लिए पीडीई समाधानों की उच्च संवेदनशीलता के बारे में खुद को (स्वयं को) मना सकता है, सीमा कार्यों के साथ थोड़ा अलग भले ही नेत्रहीन अलग हो। उदाहरण के लिए, सीमा शर्तों के साथ समाधान:


:<math>
:<math>
f_{1,2}(y) = 0.00413682 - 0.0813801\, y^{2} + 0.260416\, y^{4} - 0.277778\, y^{6}
f_{1,2}(y) = 0.00413682 - 0.0813801\, y^{2} + 0.260416\, y^{4} - 0.277778\, y^{6}
</math>
</math>
x = 0 और x = 0.5 पर, और सीमा शर्तों के साथ समाधान:
''x'' = 0 और ''x'' = 0.5 पर, और सीमा शर्तों के साथ हल:


:<math>
:<math>
Line 315: Line 312:
\end{align}
\end{align}
</math>
</math>
x = 0 और x = 0.5 पर, अलग-अलग संकेत उत्तलता के साथ पार्श्व कार्य उत्पन्न करते हैं, भले ही दोनों कार्य दृष्टिगत रूप से भिन्न न हों।
''x'' = 0 और ''x'' = 0.5 पर, अलग-अलग संकेत उत्तलता के साथ पार्श्व फलन उत्पन्न करते हैं, भले ही दोनों फलन दृष्टिगत रूप से भिन्न न हों।
 
दीर्घवृत्तीय समस्याओं के समाधान और अन्य आंशिक अंतर समीकरण केवल दो पक्षों का उपयोग किए जाने पर लगाए गए सीमा समारोह में छोटे बदलावों के प्रति अत्यधिक संवेदनशील होते हैं। और यह संवेदनशीलता उन मॉडलों के साथ आसानी से संगत नहीं है जो वास्तविक प्रणालियों का प्रतिनिधित्व करने वाले हैं, जिन्हें प्रयोगात्मक त्रुटियों वाले मापों के माध्यम से वर्णित किया गया है और आमतौर पर हिल्बर्ट स्पेस में प्रारंभिक-सीमा मूल्य समस्याओं के रूप में व्यक्त किया जाता है।
 
==== अपघटन विधि में सुधार ====
 
कम से कम तीन तरीकों की सूचना दी गई है
<ref name="Garcia03a">{{citation |last=García-Olivares |first=A. |title=Analytic solution of partial differential equations with Adomian's decomposition |journal=Kybernetes |volume=32 |issue=3 |pages=354–368 |year=2003 |doi=10.1108/03684920310458584}} [http://www.emeraldinsight.com/journals.htm?articleid=1454508&show=abstract]</ref>
<ref name="Garcia02">{{citation |last=García-Olivares |first=A. |title=Analytical approximants of time-dependent partial differential equations with tau methods |journal=Mathematics and Computers in Simulation |volume=61 |pages=35–45 |year=2002 |doi=10.1016/s0378-4754(02)00133-7 |hdl=10261/51182 |hdl-access=free}} [https://dx.doi.org/10.1016/S0378-4754(02)00133-7]</ref>
<ref name="Garcia03b">{{citation |last=García-Olivares |first=A. |title=Analytical solution of nonlinear partial differential equations of physics |journal=Kybernetes |volume=32 |issue=4 |pages=548–560 |year=2003 |doi=10.1108/03684920310463939 |hdl=10261/51176 |hdl-access=free}} [DOI: 10.1108/03684920310463939] [http://www.emeraldinsight.com/journals.htm?articleid=876024&show=abstract]</ref> सीमा कार्यों को प्राप्त करने के लिए जी<sub>1</sub><sup>*</सुप>, जी<sub>2</sub><sup>*</sup> जो शर्तों के किसी भी पार्श्व सेट के साथ संगत हैं {f<sub>1</sub>, एफ<sub>2</sub>} थोपा हुआ। यह आवश्यक सटीकता के साथ एक बंद आयत पर किसी भी पीडीई सीमा समस्या का विश्लेषणात्मक समाधान खोजना संभव बनाता है, जिससे उन समस्याओं की एक विस्तृत श्रृंखला को हल करने की अनुमति मिलती है जिन्हें मानक एडोमियन की विधि संबोधित करने में सक्षम नहीं थी।
 
पहले वाला x = 0 और x = x पर लगाए गए दो सीमा कार्यों को परेशान करता है<sub>1</sub> (शर्त 1-क) y: p में Nth-क्रम बहुपद के साथ<sub>1</sub>, पी<sub>2</sub> इस प्रकार: एफ<sub>1</sub>' = एफ<sub>1</sub> + पी<sub>1</sub>, एफ<sub>2</sub>' = एफ<sub>2</sub> + पी<sub>2</sub>, जहां दो गड़बड़ी कार्यों का मानदंड सीमाओं पर आवश्यक सटीकता से छोटा है। ये प<sub>1</sub>, पी<sub>2</sub> बहुपद गुणांक c के एक सेट पर निर्भर करते हैं<sub>''i''</sub>, i = 1, ..., N. फिर, एडोमियन विधि लागू की जाती है और चार सीमाओं पर फलन प्राप्त किए जाते हैं जो c के समुच्चय पर निर्भर करते हैं<sub>''i''</sub>, i = 1, ..., N. अंत में, एक सीमा फलन F(c<sub>1</sub>, सी<sub>2</sub>, ..., सी<sub>''N''</sub>) को इन चार कार्यों के योग के रूप में परिभाषित किया गया है, और F(c<sub>1</sub>, सी<sub>2</sub>, ..., सी<sub>''N''</sub>) और वास्तविक सीमा कार्य ((1-ए) और (1-बी)) को कम किया गया है। समस्या को कम कर दिया गया है, इस तरह, फ़ंक्शन एफ (सी) के वैश्विक न्यूनीकरण के लिए<sub>1</sub>, सी<sub>2</sub>, ..., सी<sub>''N''</sub>) जिसमें मापदंडों के कुछ संयोजन के लिए वैश्विक न्यूनतम है<sub>''i''</sub>, i = 1, ..., N. यह न्यूनतम एक आनुवंशिक एल्गोरिथ्म के माध्यम से या कुछ अन्य अनुकूलन विधि का उपयोग करके पाया जा सकता है, जैसा कि चेरौल्ट (1999) द्वारा प्रस्तावित किया गया है।<ref>{{cite book |title=अनुकूलन, स्थानीय और वैश्विक तरीके|first=Y.|last=Cherruault|publisher=Presses Universitaires de France|year=1999|isbn=978-2-13-049910-7}}</ref>
प्रारंभिक-सीमा समस्याओं के विश्लेषणात्मक सन्निकटन प्राप्त करने के लिए एक दूसरी विधि वर्णक्रमीय विधियों के साथ एडोमियन अपघटन को जोड़ना है।<ref name="Garcia02"/>


अंत में, गार्सिया-ओलिवारेस द्वारा प्रस्तावित तीसरी विधि चार सीमाओं पर विश्लेषणात्मक समाधान लगाने पर आधारित है, लेकिन मूल अंतर ऑपरेटर को इस तरह से संशोधित करना है कि यह सीमाओं के करीब एक संकीर्ण क्षेत्र में ही मूल से अलग है, और यह समाधान को चार सीमाओं पर बिल्कुल विश्लेषणात्मक स्थितियों को संतुष्ट करने के लिए बाध्य करता है।<ref name="Garcia03b"/>
दीर्घवृत्तीय समस्याओं के हल और अन्य आंशिक अवकल समीकरण केवल दो पक्षों का उपयोग किए जाने पर लगाए गए परिसीमा फलन में छोटे परिवर्तनों के प्रति अत्यधिक संवेदनशील होते हैं। और यह संवेदनशीलता उन मॉडलों के साथ आसानी से संगत नहीं है जो वास्तविक प्रणालियों का प्रतिनिधित्व करने वाले हैं, जिन्हें प्रयोगात्मक त्रुटियों वाले मापों के माध्यम से वर्णित किया गया है और सामान्यतः हिल्बर्ट समष्टि में प्रारंभिक-सीमा मूल्य समस्याओं के रूप में व्यक्त किया जाता है।


==== वियोजन विधि में संशोधन ====


== [[ अभिन्न समीकरण ]] ==
कम से कम तीन तरीकों की सूचना दी गई है<ref name="Garcia03a" /><ref name="Garcia02">{{citation |last=García-Olivares |first=A. |title=Analytical approximants of time-dependent partial differential equations with tau methods |journal=Mathematics and Computers in Simulation |volume=61 |pages=35–45 |year=2002 |doi=10.1016/s0378-4754(02)00133-7 |hdl=10261/51182 |hdl-access=free}} [https://dx.doi.org/10.1016/S0378-4754(02)00133-7]</ref><ref name="Garcia03b">{{citation |last=García-Olivares |first=A. |title=Analytical solution of nonlinear partial differential equations of physics |journal=Kybernetes |volume=32 |issue=4 |pages=548–560 |year=2003 |doi=10.1108/03684920310463939 |hdl=10261/51176 |hdl-access=free}} [DOI: 10.1108/03684920310463939] [http://www.emeraldinsight.com/journals.htm?articleid=876024&show=abstract]</ref> परिसीमा फलन ''g''<sub>1</sub><sup>*</sup>, ''g''<sub>2</sub><sup>*</sup> प्राप्त करने के लिए जो लगाए गए शर्तों के किसी भी पार्श्व समुच्चय के साथ संगत हैं {''f''<sub>1</sub>, ''f''<sub>2</sub>}। यह आवश्यक सटीकता के साथ एक बंद आयत पर किसी भी पीडीई सीमा समस्या का विश्लेषणात्मक हल खोजना संभव बनाता है, जिससे उन समस्याओं की एक विस्तृत श्रेणी को हल करने की अनुमति प्राप्त होती है जो मानक एडोमियन की पद्धति को संबोधित करने में सक्षम नहीं थी।


एडोमियन अपघटन विधि को समाधान प्राप्त करने के लिए रैखिक और गैर-रैखिक अभिन्न समीकरणों पर भी लागू किया जा सकता है।<ref name=":0">{{Cite book |first=Abdul-majid |last=Wazwaz |url=http://worldcat.org/oclc/1020691303 |title=इंटीग्रल इक्वेशन में पहला कोर्स, ए|date=2015 |publisher=World Scientific Publishing Company |isbn=978-981-4675-16-1 |oclc=1020691303}}</ref> यह इस तथ्य के अनुरूप है कि अनेक अवकल समीकरणों को समाकल समीकरणों में बदला जा सकता है।<ref name=":0" />
पहले वाले ने ''x'' = 0 और ''x'' = ''x''<sub>1</sub> (शर्त 1-a) पर लगाए गए दो परिसीमा फलनों को ''y'': ''p''<sub>1</sub>, ''p''<sub>2</sub> में ''N''वां-क्रम बहुपद के साथ इस तरह से परेशान किया है कि: ''f''<sub>1</sub>' = ''f''<sub>1</sub> + ''p''<sub>1</sub>, ''f''<sub>2</sub>' = ''f''<sub>2</sub> + ''p''<sub>2</sub>, जहां दो प्रक्षोभ फलनों के मानदंड सीमाओं पर आवश्यक सटीकता से छोटे होते हैं। ये ''p''<sub>1</sub>, ''p''<sub>2</sub> बहुपद गुणांक ''c<sub>i</sub>'', ''i'' = 1, ..., ''N'' के एक समुच्चय पर निर्भर करते हैं। फिर, एडोमियन पद्धति को लागू किया जाता है और चार सीमाओं पर फलन प्राप्त किए जाते हैं जो ''c<sub>i</sub>'', ''i'' = 1, ..., ''N'' के समुच्चय पर निर्भर करते हैं। अंत में, एक परिसीमा फलन ''F''(''c''<sub>1</sub>, ''c''<sub>2</sub>, ..., ''c<sub>N</sub>'') को इन चार फलनों के योग के रूप में परिभाषित किया गया है, और ''F''(''c''<sub>1</sub>, ''c''<sub>2</sub>, ..., ''c<sub>N</sub>'') और वास्तविक परिसीमा फलनों ((1-a) और (1-b)) के बीच की दूरी को कम किया गया है। समस्या को कम कर दिया गया है, इस प्रकार, फलन ''F''(''c''<sub>1</sub>, ''c''<sub>2</sub>, ..., ''c<sub>N</sub>'') के वैश्विक न्यूनीकरण के लिए, जिसमें ''c<sub>i</sub>'', ''i'' = 1, ..., ''N'' के पैरामीटर के कुछ संयोजन के लिए वैश्विक न्यूनतम है। यह न्यूनतम एक आनुवंशिक एल्गोरिथम के माध्यम से या कुछ अन्य अनुकूलन विधि का उपयोग करके पाया जा सकता है, जैसा कि चेरौल्ट (1999) द्वारा प्रस्तावित किया गया है।<ref>{{cite book |title=अनुकूलन, स्थानीय और वैश्विक तरीके|first=Y.|last=Cherruault|publisher=Presses Universitaires de France|year=1999|isbn=978-2-13-049910-7}}</ref>


आरंभिक-सीमा समस्याओं के विश्लेषणात्मक सन्निकटन प्राप्त करने का दूसरा तरीका है, एडोमियन वियोजन को वर्णक्रमीय विधियों के साथ संयोजित करना।<ref name="Garcia02" />


अंत में, गार्सिया-ओलिवारेस द्वारा प्रस्तावित तीसरी विधि चार सीमाओं पर विश्लेषणात्मक हल लगाने पर आधारित है, लेकिन मूल अवकल संकारक को इस प्रकार से संशोधित करना है कि यह सीमाओं के निकट एक संकीर्ण क्षेत्र में ही मूल से अलग है, और यह हल को चार सीमाओं पर सटीक विश्लेषणात्मक स्थितियों को संतुष्ट करने के लिए बाध्य करता है।<ref name="Garcia03b" />
== समाकल समीकरण ==


=== एडोमियन अपघटन विधि ===
एडोमियन वियोजन विधि को हल प्राप्त करने के लिए रैखिक और अरैखिक [[ अभिन्न समीकरण |समाकल समीकरणों]] पर भी लागू किया जा सकता है।<ref name=":0">{{Cite book |first=Abdul-majid |last=Wazwaz |url=http://worldcat.org/oclc/1020691303 |title=इंटीग्रल इक्वेशन में पहला कोर्स, ए|date=2015 |publisher=World Scientific Publishing Company |isbn=978-981-4675-16-1 |oclc=1020691303}}</ref> यह इस तथ्य के सामान प्रतीत होता है कि कई अवकल समीकरणों को समाकल समीकरणों में परिवर्तित किया जा सकता है।<ref name=":0" />
दूसरी तरह के गैर-समरूप [[ फ्रेडहोम अभिन्न समीकरण ]] के लिए एडोमियन अपघटन विधि इस प्रकार है:<ref name=":0" />
=== एडोमियन वियोजन विधि ===
दूसरे प्रकार के गैर-समरूप [[ फ्रेडहोम अभिन्न समीकरण |फ्रेडहोम समाकल समीकरण]] के लिए एडोमियन वियोजन विधि निम्नानुसार है:<ref name=":0" />


प्रपत्र के अभिन्न समीकरण को देखते हुए:
निम्नलिखित रूप का एक समाकल समीकरण दिया गया है:


:<math>  
:<math>  
u(x) = f(x) + \lambda \int_{a}^b K(x,t) u(t) dt
u(x) = f(x) + \lambda \int_{a}^b K(x,t) u(t) dt
</math>
</math>
हम मानते हैं कि हम समाधान को श्रृंखला के रूप में व्यक्त कर सकते हैं:
हम मानते हैं कि हम श्रेणी के रूप में हल व्यक्त कर सकते हैं:
:<math>  
:<math>  
u(x) = \sum_{n=0}^\infty u_n(x)
u(x) = \sum_{n=0}^\infty u_n(x)
</math>
</math>
श्रृंखला फॉर्म को इंटीग्रल समीकरण में प्लग करने से पैदावार होती है:
श्रेणी के रूप को समाकल समीकरण में प्लग करता है अतः निम्नलिखित प्राप्त होता है:
:<math>  
:<math>  
\sum_{n=0}^\infty u_n(x) = f(x) + \lambda \int_{a}^b K(x,t) (\sum_{n=0}^\infty u_n(t)) dt
\sum_{n=0}^\infty u_n(x) = f(x) + \lambda \int_{a}^b K(x,t) (\sum_{n=0}^\infty u_n(t)) dt
</math>
</math>
यह मानते हुए कि योग बिल्कुल अभिसरण करता है <math>  
यह मानते हुए कि योग पूर्ण रूप से <math>  
u(x)
u(x)
</math> हम योग और समाकल को निम्नानुसार पूर्णांक में बदल सकते हैं:
</math> में परिवर्तित होता है, हम योग और समाकलन को इस प्रकार पूर्णांकित कर सकते हैं
:<math> \sum_{n=0}^\infty u_n(x)= f(x) + \lambda \int_{a}^b \sum_{n=0}^\infty K(x,t) u_n(t)dt
:<math> \sum_{n=0}^\infty u_n(x)= f(x) + \lambda \int_{a}^b \sum_{n=0}^\infty K(x,t) u_n(t)dt
</math>
</math>
Line 365: Line 355:
:<math> u_0(x)+u_1(x)+u_2(x)+... = f(x) + \lambda \int_{a}^b K(x,t)u_0(t)dt+ \lambda \int_{a}^b K(x,t)u_1(t)dt + \lambda \int_{a}^b K(x,t)u_2(t)dt+ ...
:<math> u_0(x)+u_1(x)+u_2(x)+... = f(x) + \lambda \int_{a}^b K(x,t)u_0(t)dt+ \lambda \int_{a}^b K(x,t)u_1(t)dt + \lambda \int_{a}^b K(x,t)u_2(t)dt+ ...
</math>
</math>
इसलिए हम प्रत्येक को जोड़ सकते हैं <math> u_i(x)
इसलिए हम प्रत्येक <math> u_i(x)
</math> निम्नलिखित आवर्ती तरीके से:
</math> को निम्नलिखित आवर्ती तरीके से संबद्ध कर सकते हैं:


:<math>  
:<math>  
Line 374: Line 364:
u_i(x)=\lambda \int_a^b K(x,t)u_{i-1}dt, \, \, \, \, \, \, \, \, i \geq 1
u_i(x)=\lambda \int_a^b K(x,t)u_{i-1}dt, \, \, \, \, \, \, \, \, i \geq 1
</math>
</math>
जो हमें समाधान देता है <math>  
जो हमें ऊपर दिए गए हल के रूप में <math>  
u(x)
u(x)
</math> उपरोक्त समाधान रूप में।
</math> हल प्रदान करता है।


==== उदाहरण ====
==== उदाहरण ====
फ्रेडहोम अभिन्न समीकरण को देखते हुए:
फ्रेडहोम समाकल समीकरण दिया गया है:


:<math>  
:<math>  
Line 397: Line 387:
</math>
</math>
:...
:...
इसलिए समाधान <math>  
इसलिए हल <math>  
u(x)  
u(x)  
</math> के रूप में लिखा जा सकता है:
</math> को इस प्रकार लिखा जा सकता है:


:<math>  
:<math>  
u(x)= \cos(x)+2x+ (-2+\frac{2 \pi^3}{3})x + (\frac{-2 \pi^3}{3}+ \frac{2 \pi^6}{9})x + ...
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चूँकि यह एक टेलीस्कोपिंग श्रृंखला है, हम देख सकते हैं कि प्रत्येक पद के बाद <math>  
चूंकि यह एक टेलिस्कोपिंग श्रेणी है, हम देख सकते हैं कि <math>  
cos(x)  
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u(x)  
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u(x) = \cos(x)
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== गैलरी ==
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== यह भी देखें ==
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Latest revision as of 11:57, 12 January 2023

एडोमियन वियोजन विधि (एडीएम) साधारण और आंशिक अरैखिक अवकल समीकरणों को हल करने के लिए एक अर्ध-विश्लेषणात्मक विधि है। जॉर्जिया विश्वविद्यालय में अनुप्रयुक्त गणित केंद्र के अध्यक्ष जॉर्ज एडोमियन द्वारा 1970 से 1990 के दशक में इस पद्धति को विकसित  किया गया था।[1] यह इटो समाकल का उपयोग करके स्टोकेस्टिक पद्धति के लिए और अधिक विस्तार योग्य है।[2] इस विधि का उद्देश्य आंशिक अवकल समीकरणों (पीडीई) के हल के लिए एकीकृत सिद्धांत की ओर है; एक लक्ष्य जिसे होमोटॉपी विश्लेषण पद्धति के अधिक सामान्य सिद्धांत द्वारा अधिक्रमित कर दिया गया है।[3] विधि का महत्वपूर्ण दृष्टिकोण "एडोमियन बहुपद" की नियुक्ति है जो समीकरण के अरैखिक भाग के हल कन्वर्जेन्स की अनुमति प्रदान करता है, पद्धति को केवल रैखिक बनाने के बिना। ये बहुपद गणितीय रूप से एक मैकलॉरिन श्रेणी के लिए एक यादृच्छिक बाह्य पैरामीटर के क्रमानुसार सामान्यीकृत करते हैं; जो सीधे टेलर श्रेणी के विस्तार की तुलना में हल विधि को अधिक उपयोग क्षमता प्रदान करता है।[4]

साधारण अवकल समीकरण

एडोमियन पद्धति कॉची समस्याओं को हल करने के लिए उपयुक्त है, समस्याओं का एक महत्वपूर्ण वर्ग जिसमें प्रारंभिक स्थितियों की समस्याएं सम्मिलित होती हैं।

प्रथम कोटि की अरैखिक पद्धति के लिए अनुप्रयोग

एक साधारण अवकल समीकरण के लिए प्रारंभिक स्थिति समस्या का एक उदाहरण निम्नलिखित है:

समस्या को हल करने के लिए, उच्चतम कोटि अवकल संक्रियक (यहाँ L के रूप में लिखा गया है) को बाईं ओर रखा गया है, निम्नलिखित रूप से:

L = d/dt और के साथ। अब हल को निम्नअंशो की अनंत श्रेणी माना जाता है:

पूर्व व्यंजक में प्रतिस्थापित करने पर, हम निम्नलिखित प्राप्त करते हैं:

अब हम y0 को दाईं ओर कुछ स्पष्ट व्यंजक के साथ पहचानते हैं, और yi, i = 1, 2, 3, ..., दाईं ओर कुछ व्यंजक के साथ i की तुलना में निम्न क्रम के पदों को रखते हैं। उदाहरण के लिए :

इस प्रकार, किसी भी कोटि में किसी भी अंश की स्पष्ट रूप से गणना की जा सकती है। यदि हम प्राथमिक चार पदों के लिए हल करते हैं, तो सन्निकट निम्नलिखित है:

ब्लासियस समीकरण का अनुप्रयोग

एक अन्य उदाहरण, अधिक जटिल सीमा स्थितियों के साथ किसी परिसीमा स्तर में प्रवाह के लिए ब्लासियस समीकरण है:

निम्नलिखित शर्तों के साथ सीमाओं पर:

रैखिक और अरैखिक संक्रियकों को अब क्रमशः और रूप में प्रदर्शित किया जाता है। तब अभिव्यक्ति बन जाती है:

और इस स्थिति में हल निम्नलिखित सरल रूप में व्यक्त किया जा सकता है:

जहाँ: यदि:

और:

अरैखिक पद को रेखीयकृत करने के लिए एडोमियन के बहुपदों को व्यवस्थित रूप से निम्नलिखित नियम का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है:

जहाँ:

सामान्य रूप से, प्रत्येक सन्निकटन के अंत में, सीमा शर्तों को लागू किया जाना चाहिए। इस स्थिति में, एकीकरण स्थिरांकों को तीन अंतिम स्वतंत्र स्थिरांकों में समूहीकृत किया जाना चाहिए। हालांकि, हमारे उदाहरण में, तीन स्थिरांक ऊपर औपचारिक हल में दिखाए गए रूप में प्रारम्भ से समूहीकृत दिखाई देते हैं। दो पहली सीमा शर्तों को लागू करने के बाद हम तथाकथित ब्लासियस श्रेणी प्राप्त करते हैं:

γ प्राप्त करने के लिए हमें ∞ पर सीमा शर्तों को लागू करना होगा, जो कि श्रेणी को पैड सन्निकट के रूप में लिखकर किया जा सकता है:

जहाँ L = M। इस व्यंजक की की सीमा aL/bM है।

यदि हम b0 = 1 चयनित करते हैं, अतः b गुणांकों के लिए M रेखीय समीकरण प्राप्त होते हैं:

इसके पश्चात, हम निम्नलिखित अनुक्रम के माध्यम से a गुणांक प्राप्त करते हैं:

हमारे उदाहरण में:

जो जब γ = 0.0408 हो जाता है:

सीमा के साथ:

जो लगभग 4/1000 की यथार्थता के साथ 1 (सीमा की स्थिति (3) से) के बराबर है।

आंशिक अवकल समीकरण

अरैखिकता के साथ एक आयताकार प्रणाली का अनुप्रयोग

भौतिक विज्ञान में सबसे अधिक बार आने वाली समस्याओं में से एक (रैखिक या अरैखिक) आंशिक अवकल समीकरण का हल प्राप्त करना है जो एक आयताकार सीमा पर कार्यात्मक मूल्यों के एक समुच्चय को संतुष्ट करता है। निम्नलिखित समस्या का एक उदाहरण है:

आयत पर परिभाषित निम्न सीमा शर्तों के साथ:

इस प्रकार का आंशिक अवकल समीकरण प्रायः विज्ञान और अभियांत्रिकी में दूसरों के साथ युग्मित हो कर दिखाई देता है I उदाहरण के लिए, असंपीड्य द्रव प्रवाह समस्या में, नेवियर-स्टोक्स समीकरणों को दाब के लिए पॉइज़न समीकरण के साथ समानांतर में हल किया जाना चाहिए।

प्रणाली का वियोजन

आइए हम समस्या के लिए निम्नलिखित संकेतन का उपयोग करें (1):

जहाँ Lx, Ly द्विक अवकलज संक्रियक हैं और N एक अरैखिक संक्रियक है।

(2) का औपचारिक हल है:

हमारे पास हल के लिए योगदानों के एक समुच्चय के रूप में अब u का विस्तार करना:

(3) में प्रतिस्थापन करके और बाईं ओर के योगदानों और दाईं ओर की शर्तों के बीच एक-से-एक समतुल्य करके हम निम्नलिखित पुनरावृत्त योजना प्राप्त करते हैं:

जहाँ युग्म {an(y), bn(y)} निम्नलिखित समीकरणों के प्रणाली का हल है:

यहाँ हल का nवाँ क्रम सन्निकट है और N u को एडोमियन बहुपदों में निरंतर विस्तारित किया गया है:

जहाँ और f(u) = u2 उदाहरण (1) में हैं।

यहाँ C(ν, n) u के ν घटकों के गुणनफल (या गुणनफलों का योग) हैं, जिनके सबस्क्रिप्ट का योग n तक होता है, जो बार-बार सबस्क्रिप्ट की संख्या के भाज्य द्वारा विभाजित है। यह सुनिश्चित करने के लिए व्यवस्थित रूप से वियोजन को क्रमित करने के लिए केवल एक अंगुष्ठ-नियम है कि प्रदर्शित होने वाले सभी संयोजनों का शीघ्र या बाद में उपयोग किया जाता है।

u0 के क्रमानुसार सामान्यीकृत टेलर श्रेणी के योग के बराबर है।[1]

उदाहरण के लिए (1) एडोमियन बहुपद इस प्रकार हैं:

अन्य संभावित विकल्प भी An के व्यंजक के लिए संभव हैं।

श्रेणी हल

चेरौल्ट ने स्थापित किया कि एडोमियन की विधि द्वारा प्राप्त श्रेणी की शर्तें शून्य के रूप में 1/(mn)! तक पहुंचती हैं यदि m उच्चतम रैखिक अवकल संकारक की कोटि है और वह है।[5]

इस पद्धति के साथ दो दिशाओं में से किसी भी दिशा में व्यवस्थित रूप से एकीकृत करके हल प्राप्त किया जा सकता है: x-दिशा में हम व्यंजक (3) का उपयोग करेंगे; वैकल्पिक y-दिशा में हम निम्नलिखित व्यंजक का उपयोग करेंगे:

जहाँ: c(x), d(x) सीमा स्थितियों से y = - yl और y = yl पर प्राप्त किया जाता है:

यदि हम दो संबंधित हलों को x-आंशिक हल और y-आंशिक हल कहते हैं, अतः विधि के सबसे रोचक परिणामों में से एक यह है कि x-आंशिक हल केवल दो सीमा शर्तों (1-a) का उपयोग करता है और y-आंशिक हल केवल स्थितियों (1-b) का उपयोग करता है।

इस प्रकार, परिसीमा फलनों के दो समुच्चय {f1, f2} या {g1, g2} में से एक आधिक्य बोधक है, और इसका तात्पर्य यह है कि एक आयत पर परिसीमा शर्तों के साथ आंशिक अवकल समीकरण की सीमाओं पर यादृच्छिक रूप से परिसीमा शर्तें नहीं हो सकती हैं, क्योंकि x = x1, x = x2 पर शर्तें y = y1 और y = y2 पर लगाई गई शर्तों के साथ संगत होनी चाहिए।

इस बिंदु को स्पष्ट करने के लिए एक उदाहरण निम्न सीमा शर्तों के साथ पॉइज़न समस्या का हल है:

एडोमियन की विधि और एक प्रतीकात्मक प्रोसेसर (जैसे मेथेमेटिका या मेपल) का उपयोग करके हल के लिए अनुमानित तीसरी कोटि प्राप्त करना सरल है। इस सन्निकटन में किसी भी बिंदु पर 5×10−16 से कम त्रुटि है, क्योंकि इसे प्रारंभिक समस्या में प्रतिस्थापन द्वारा और (x, y) के फलन के रूप में प्राप्त अवशिष्ट के निरपेक्ष मान को प्रदर्शित करके सिद्ध किया जा सकता है।[6]

y = -0.25 और y = 0.25 पर हल विशिष्ट फलनों द्वारा दिया जाता है जो इस स्थिति में हैं:

और g2(x) = g1(x) क्रमशः।

यदि एक (द्विक) एकीकरण अब इन दो परिसीमा फलनों का उपयोग करके y-दिशा में किया जाता है तो एक ही हल प्राप्त होगा, जो u(x=0, y) = 0 और u(x=0.5, y) = 0 को संतुष्ट करते हैं और इन सीमाओं पर किसी भी अन्य शर्त को पूरा नहीं कर सकते हैं।

इन परिणामों से कुछ लोग हैरान हैं; यह अजीब लगता है कि एक अवकल प्रणाली को हल करने के लिए सभी प्रारंभिक-सीमा शर्तों का स्पष्ट रूप से उपयोग नहीं किया जाना चाहिए। हालाँकि, यह एक अच्छी तरह से स्थापित तथ्य है कि किसी भी दीर्घवृत्तीय समीकरण का आयत के चारों पक्षों में किसी भी कार्यात्मक स्थितियों के लिए एक और केवल एक ही हल होता है, बशर्ते कि किनारों पर कोई असंततता न हो। गलत धारणा का कारण यह है कि वैज्ञानिक और अभियांत्रिक सामान्यतः एक हिल्बर्ट समष्टि में दुर्बल कन्वर्जेन्स के संदर्भ में एक सीमा की स्थिति में सोचते हैं (सीमा फलन की दूरी व्यावहारिक उद्देश्यों के लिए काफी छोटी है)। इसके विपरीत, कॉची समस्याएँ किसी दिए गए परिसीमा फलन और इसके सभी अवकलजों के लिए बिंदु-से-बिंदु कन्वर्जेन्स लागू करती हैं (और यह एक बहुत मजबूत स्थिति है!)। पहले वाले के लिए, एक फलन एक सीमा स्थिति को संतुष्ट करता है जब इसके बीच का क्षेत्र (या अन्य कार्यात्मक दूरी) और सीमा में लगाया गया वास्तविक फलन वांछित के रूप में बहुत छोटा होता है; हालांकि, दूसरे वाले के लिए, फलन को अंतराल के किसी भी और हर बिंदु पर लगाए गए सत्य फलन के लिए जाना चाहिए।

टिप्पणी की गई पॉइज़न समस्या में किसी कार्यात्मक सीमा स्थिति f1, f2, g1, g2 का हल नहीं है; हालांकि, दिए गए f1, f2 परिसीमा फलनों g1*, g2* को वांछित के रूप में g1, g2 के इतने निकट खोजना हमेशा संभव है (दुर्बल कन्वर्जेन्स अर्थ में) जिसके लिए समस्या का हल है। यह संपत्ति यादृच्छिक रूप से सीमा शर्तों के साथ पॉइज़न और कई अन्य समस्याओं को हल करना संभव बनाती है लेकिन कभी भी विश्लेषणात्मक फलनों के लिए बिल्कुल सीमाओं पर निर्दिष्ट नहीं होती है। पाठक x-दिशा के साथ एकीकृत होने वाली इस समस्या को हल करके सीमा स्थितियों में छोटे परिवर्तनों के लिए पीडीई हलों की उच्च संवेदनशीलता के बारे में खुद को (स्वयं को) मना सकता है, परिसीमा फलनों के साथ थोड़ा अलग भले ही दृष्टिगत रूप से अलग नहीं हो। उदाहरण के लिए, सीमा की स्थिति के साथ हल:

x = 0 और x = 0.5 पर, और सीमा शर्तों के साथ हल:

x = 0 और x = 0.5 पर, अलग-अलग संकेत उत्तलता के साथ पार्श्व फलन उत्पन्न करते हैं, भले ही दोनों फलन दृष्टिगत रूप से भिन्न न हों।

दीर्घवृत्तीय समस्याओं के हल और अन्य आंशिक अवकल समीकरण केवल दो पक्षों का उपयोग किए जाने पर लगाए गए परिसीमा फलन में छोटे परिवर्तनों के प्रति अत्यधिक संवेदनशील होते हैं। और यह संवेदनशीलता उन मॉडलों के साथ आसानी से संगत नहीं है जो वास्तविक प्रणालियों का प्रतिनिधित्व करने वाले हैं, जिन्हें प्रयोगात्मक त्रुटियों वाले मापों के माध्यम से वर्णित किया गया है और सामान्यतः हिल्बर्ट समष्टि में प्रारंभिक-सीमा मूल्य समस्याओं के रूप में व्यक्त किया जाता है।

वियोजन विधि में संशोधन

कम से कम तीन तरीकों की सूचना दी गई है[6][7][8] परिसीमा फलन g1*, g2* प्राप्त करने के लिए जो लगाए गए शर्तों के किसी भी पार्श्व समुच्चय के साथ संगत हैं {f1, f2}। यह आवश्यक सटीकता के साथ एक बंद आयत पर किसी भी पीडीई सीमा समस्या का विश्लेषणात्मक हल खोजना संभव बनाता है, जिससे उन समस्याओं की एक विस्तृत श्रेणी को हल करने की अनुमति प्राप्त होती है जो मानक एडोमियन की पद्धति को संबोधित करने में सक्षम नहीं थी।

पहले वाले ने x = 0 और x = x1 (शर्त 1-a) पर लगाए गए दो परिसीमा फलनों को y: p1, p2 में Nवां-क्रम बहुपद के साथ इस तरह से परेशान किया है कि: f1' = f1 + p1, f2' = f2 + p2, जहां दो प्रक्षोभ फलनों के मानदंड सीमाओं पर आवश्यक सटीकता से छोटे होते हैं। ये p1, p2 बहुपद गुणांक ci, i = 1, ..., N के एक समुच्चय पर निर्भर करते हैं। फिर, एडोमियन पद्धति को लागू किया जाता है और चार सीमाओं पर फलन प्राप्त किए जाते हैं जो ci, i = 1, ..., N के समुच्चय पर निर्भर करते हैं। अंत में, एक परिसीमा फलन F(c1, c2, ..., cN) को इन चार फलनों के योग के रूप में परिभाषित किया गया है, और F(c1, c2, ..., cN) और वास्तविक परिसीमा फलनों ((1-a) और (1-b)) के बीच की दूरी को कम किया गया है। समस्या को कम कर दिया गया है, इस प्रकार, फलन F(c1, c2, ..., cN) के वैश्विक न्यूनीकरण के लिए, जिसमें ci, i = 1, ..., N के पैरामीटर के कुछ संयोजन के लिए वैश्विक न्यूनतम है। यह न्यूनतम एक आनुवंशिक एल्गोरिथम के माध्यम से या कुछ अन्य अनुकूलन विधि का उपयोग करके पाया जा सकता है, जैसा कि चेरौल्ट (1999) द्वारा प्रस्तावित किया गया है।[9]

आरंभिक-सीमा समस्याओं के विश्लेषणात्मक सन्निकटन प्राप्त करने का दूसरा तरीका है, एडोमियन वियोजन को वर्णक्रमीय विधियों के साथ संयोजित करना।[7]

अंत में, गार्सिया-ओलिवारेस द्वारा प्रस्तावित तीसरी विधि चार सीमाओं पर विश्लेषणात्मक हल लगाने पर आधारित है, लेकिन मूल अवकल संकारक को इस प्रकार से संशोधित करना है कि यह सीमाओं के निकट एक संकीर्ण क्षेत्र में ही मूल से अलग है, और यह हल को चार सीमाओं पर सटीक विश्लेषणात्मक स्थितियों को संतुष्ट करने के लिए बाध्य करता है।[8]

समाकल समीकरण

एडोमियन वियोजन विधि को हल प्राप्त करने के लिए रैखिक और अरैखिक समाकल समीकरणों पर भी लागू किया जा सकता है।[10] यह इस तथ्य के सामान प्रतीत होता है कि कई अवकल समीकरणों को समाकल समीकरणों में परिवर्तित किया जा सकता है।[10]

एडोमियन वियोजन विधि

दूसरे प्रकार के गैर-समरूप फ्रेडहोम समाकल समीकरण के लिए एडोमियन वियोजन विधि निम्नानुसार है:[10]

निम्नलिखित रूप का एक समाकल समीकरण दिया गया है:

हम मानते हैं कि हम श्रेणी के रूप में हल व्यक्त कर सकते हैं:

श्रेणी के रूप को समाकल समीकरण में प्लग करता है अतः निम्नलिखित प्राप्त होता है:

यह मानते हुए कि योग पूर्ण रूप से में परिवर्तित होता है, हम योग और समाकलन को इस प्रकार पूर्णांकित कर सकते हैं

दोनों पक्षों पर योग का विस्तार करने पर प्राप्त होता है:

इसलिए हम प्रत्येक को निम्नलिखित आवर्ती तरीके से संबद्ध कर सकते हैं:

जो हमें ऊपर दिए गए हल के रूप में हल प्रदान करता है।

उदाहरण

फ्रेडहोम समाकल समीकरण दिया गया है:

तब से , हम सेट कर सकते हैं:

...

इसलिए हल को इस प्रकार लिखा जा सकता है:

चूंकि यह एक टेलिस्कोपिंग श्रेणी है, हम देख सकते हैं कि के बाद प्रत्येक पद रद्द हो जाता है और इसे "नॉइज़" माना जा सकता है,[10] इस प्रकार, बन जाता है:

गैलरी

डायम समीकरण का एडोमियन प्लॉट बर्गर-फिशर समीकरण का एडोमियन प्लॉट कुरामोटो-शिवाशिंस्की समीकरण एडोमियन सॉल्यूशन सिन प्लॉट

यह भी देखें

संदर्भ

  1. 1.0 1.1 Adomian, G. (1994). भौतिकी की सीमांत समस्याओं का समाधान: अपघटन विधि. Kluwer Academic Publishers.
  2. Adomian, G. (1986). नॉनलाइनियर स्टोकेस्टिक ऑपरेटर समीकरण. Kluwer Academic Publishers. ISBN 978-0-12-044375-8.
  3. Liao, S.J. (2012), Homotopy Analysis Method in Nonlinear Differential Equation, Berlin & Beijing: Springer & Higher Education Press, ISBN 978-3642251313
  4. Wazwaz, Abdul-Majid (2009). आंशिक विभेदक समीकरण और एकान्त तरंग सिद्धांत. Higher Education Press. p. 15. ISBN 978-90-5809-369-1.
  5. Cherruault, Y. (1989), "Convergence of Adomian's Method", Kybernetes, 18 (2): 31–38, doi:10.1108/eb005812
  6. 6.0 6.1 García-Olivares, A. (2003), "Analytic solution of partial differential equations with Adomian's decomposition", Kybernetes, 32 (3): 354–368, doi:10.1108/03684920310458584 [1]
  7. 7.0 7.1 García-Olivares, A. (2002), "Analytical approximants of time-dependent partial differential equations with tau methods", Mathematics and Computers in Simulation, 61: 35–45, doi:10.1016/s0378-4754(02)00133-7, hdl:10261/51182 [2]
  8. 8.0 8.1 García-Olivares, A. (2003), "Analytical solution of nonlinear partial differential equations of physics", Kybernetes, 32 (4): 548–560, doi:10.1108/03684920310463939, hdl:10261/51176 [DOI: 10.1108/03684920310463939] [3]
  9. Cherruault, Y. (1999). अनुकूलन, स्थानीय और वैश्विक तरीके. Presses Universitaires de France. ISBN 978-2-13-049910-7.
  10. 10.0 10.1 10.2 10.3 Wazwaz, Abdul-majid (2015). इंटीग्रल इक्वेशन में पहला कोर्स, ए. World Scientific Publishing Company. ISBN 978-981-4675-16-1. OCLC 1020691303.

श्रेणी:विभेदक समीकरण