Un método iterativo para una solución numérica de la ecuación de Richards.
La ecuación de Richards es una ecuación diferencial parabólica degenerada no lineal sin solución analítica. Se utilizan métodos numéricos para obtener sistemas no lineales, que se resuelven por medio de aplicar los métodos de linealización. Dos de los métodos de linealización más valiosos son el Mét...
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2023
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| description | La ecuación de Richards es una ecuación diferencial parabólica degenerada no lineal sin solución analítica. Se utilizan métodos numéricos para obtener sistemas no lineales, que se resuelven por medio de aplicar los métodos de linealización. Dos de los métodos de linealización más valiosos son el Método de Newton, que es cuadráticamente convergente, pero solo tiene convergencia local, y el Método -esquema, que es linealmente convergente de manera global. Además, los métodos mixtos combinan ambos para obtener métodos de convergencia cuadráticamente global, sin una regla clara para pasar de uno a otro. En esta tesis usamos el error aproximado de la solución para desarrollar nuevos métodos de linealización adaptativos con un parámetro de tolerancia ( ), el cual consiste en utilizar métodos propuestos en la literatura adaptándole el parámetro de tolerancia al método de linealización, lo que nos permitirá tener una mejora en la velocidad de convergencia en el tiempo de cómputo y en el tipo de convergencia. Consideramos métodos de linealización de una combinación convexa de dos tipos: uno global y otro localmente convergente. El primer caso combina el -esquema con el Método de Newton (ALN). Luego, se combina el -esquema con el Método de Picard Modificado (ALP) que su análisis es de manera similar al Método ALN. Para el tercer caso, primero desarrollamos un modelo adaptativo del Método Tipo Secante (AtS), que no calcula la derivada, pero aún así es localmente convergente. Usamos la combinación convexa adaptativa del -esquema con el Método Tipo Secante para obtener un cuarto método superlineal globalmente convergente (ALS). Finalmente, el quinto método considera el -esquema y el Método Newton Adaptativo con un parámetro de tolerancia (ASSLN). Probamos los métodos de linealización adaptativos con cinco ejemplos, mostrando que los nuevos métodos propuestos son robustos, rápidos y convergentes, aún cuando el Método de Newton no lo hace. Además, para la nolinealidad de Gardner de tipo exponencial, mostramos que el -esquema y el - esquema son demasiado lentos como técnicas linealización con respecto a los Métodos ALN, ALP, AtS, ALS y ASSLN. |
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Además, los métodos mixtos combinan ambos para obtener métodos de convergencia cuadráticamente global, sin una regla clara para pasar de uno a otro. En esta tesis usamos el error aproximado de la solución para desarrollar nuevos métodos de linealización adaptativos con un parámetro de tolerancia ( ), el cual consiste en utilizar métodos propuestos en la literatura adaptándole el parámetro de tolerancia al método de linealización, lo que nos permitirá tener una mejora en la velocidad de convergencia en el tiempo de cómputo y en el tipo de convergencia. Consideramos métodos de linealización de una combinación convexa de dos tipos: uno global y otro localmente convergente. El primer caso combina el -esquema con el Método de Newton (ALN). Luego, se combina el -esquema con el Método de Picard Modificado (ALP) que su análisis es de manera similar al Método ALN. Para el tercer caso, primero desarrollamos un modelo adaptativo del Método Tipo Secante (AtS), que no calcula la derivada, pero aún así es localmente convergente. Usamos la combinación convexa adaptativa del -esquema con el Método Tipo Secante para obtener un cuarto método superlineal globalmente convergente (ALS). Finalmente, el quinto método considera el -esquema y el Método Newton Adaptativo con un parámetro de tolerancia (ASSLN). Probamos los métodos de linealización adaptativos con cinco ejemplos, mostrando que los nuevos métodos propuestos son robustos, rápidos y convergentes, aún cuando el Método de Newton no lo hace. Además, para la nolinealidad de Gardner de tipo exponencial, mostramos que el -esquema y el - esquema son demasiado lentos como técnicas linealización con respecto a los Métodos ALN, ALP, AtS, ALS y ASSLN.The Richards' equation is a nonlinear degenerate parabolic differential equation with unknown analytic solution. Numerical methods are used to obtain nonlinear systems, that are solved by applying linearization methods. Two of the most valuable linearization methods are Newton's Method, which is it is quadratically convergent but only locally convergence, and the - scheme, which is linear and global convergent. Also, mixed methods combine both to obtain global quadratically convergence methods without a clear rule to switch from one to the other. In this thesis, we use the approximate error os the solution to develop new adaptive linearization methods with a tolerance parameter ( ), which consists of using methods proposed in the literature adapting the tolerance parameter to the linearization method, which will allow us to have an improvement in the speed of convergence in computing time and in the type of convergence. We consider linearization methods for a convex combination of two types: one global scheme and the other locally convergent scheme. The first case combines the - scheme with the Newton Method (ALN). Then, the -scheme is combined with the Modified Picard Method (ALP) whose analysis is similar to the ALN Method. For the third case, we first develop an adaptive Secant Type Method model (AtS), which does not calculate the derivative, but is still locally convergent. We use the adaptive convex combination of the -scheme with the Secant Type Method to obtain a fourth globally convergent superlinear method (ALS). Finally, the fifth method considers the -scheme and the Adaptive Newton Method with a tolerance parameter (ASSLN). We test the adaptive linearization methods with five examples showing that the new proposed methods are robust, fast, and convergent even when Newton's Method does not. Besides Gardner's nonlinearity of exponential type, we show that -scheme and - scheme are too slow as linearization techniques with respect to the ALN, ALP, AtS, ALS and ASSLN Methods.MaestríaMagíster en Matemáticas Puras y AplicadasUniversidad Central del EcuadorFacultad de CienciasQuitoConsejo de PosgradoÁvila Barrera, Andrés Ignacio2024-10-25T14:25:09Z2024-10-25T14:25:09Z2023Trabajo de grado - Maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcchttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaTextinfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion67 páginas.application/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/octet-streamMurillo Noblecilla, M. (2023). Un método iterativo para una solución numérica de la ecuación de Richards. Universidad Central del Ecuador.https://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/35115spaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio de la Universidad Central del Ecuadorinstname:Universidad Central del Ecuadorinstacron:UCE2024-12-11T11:47:06Zoai:dspace.uce.edu.ec:25000/35115Institucionalhttp://www.dspace.uce.edu.ec/Universidad públicahttps://www.uce.edu.ec/http://www.dspace.uce.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:24872024-12-11T11:47:06Repositorio de la Universidad Central del Ecuador - Universidad Central del Ecuadorfalse |
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