【摘 要】
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支持向量机(Support Vector Machines, SVMs)在逼近问题的求解上展现出了良好的有效性和可行性,而微分方程求解问题是许多学者研究的热门课题。其中,离散微分方程及其逆问题
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11801095,11626067),广东省自然科学基金资助项目(2017A030310538),广东省高校特色创新项目(2017KTSCX062),广东工业大学青年百人科研启动基金资助项目(220413131,220413550)
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支持向量机(Support Vector Machines, SVMs)在逼近问题的求解上展现出了良好的有效性和可行性,而微分方程求解问题是许多学者研究的热门课题。其中,离散微分方程及其逆问题的求解具有十分重要的意义。本文将支持向量机、Tikhonov正则化和再生核理论相结合,提出一种求解离散线性微分方程及其逆问题的方法。该方法适用于一般的离散线性微分方程及其逆问题的求解,能够得到具有解析表达式的稀疏解,便于后续应用。实验表明,所提出的方法是有效的。
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