MATEMATIK MODELLARNI YECHISHDA SUN'IY INTELLEKT VA SONLI USULLARNING INTEGRATSIYASI

Maqolada matematik modellarni sonli yechishda sun'iy neyron tarmoqlarni klassik sonli usullar bilan birlashtiruvchi ikki gibrid sxema taklif etiladi va tahlil qilidi. Birinchi sxemada neyron tarmoq nochiziqli chegaraviy masala uchun Nyuton usulining boshlang'ich yaqinlashishini beradi; ikkinchisida u siyrak to'rdagi chekli ayirmalar yechimining tugun xatoligini tuzatadi. Ikkala sxema uchun xatolik va iteratsiyalar soni analitik baholangan. Bratu masalasida tarmoq bergan boshlang'ich yaqinlashish Nyuton iteratsiyalari sonini 7 tadan 4 tagacha kamaytirdi va nol boshlang'ich yaqinlashishda erishib bo'lmaydigan yuqori tarmoq yechimini 4–5 iteratsiyada topdi. Kichik parametrli konveksiya-diffuziya masalasida N = 20 tugunli to'rdagi tuzatilgan yechim xatoligi 10 dan 1116 martagacha kamaydi va 80–1280 tugunli oddiy sxema aniqligiga yetdi. Natijalar tarmoq sonli usul o'rnini egallamasdan, uning ichidagi aniq bir bosqichga joylashtirilganda eng ishonchli samara berishini ko'rsatadi.

Authors

Publication Details

Journal
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Published
2026-11-04
DOI
https://doi.org/10.5281/zenodo.23944795
Primary Topic
Neural Networks and Applications
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

MATEMATIK MODELLARNI YECHISHDA SUN'IY INTELLEKT VA SONLI USULLARNING INTEGRATSIYASI

Dilorom Nazirova Khusnutdinovna
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Neural Networks and Applications
article

MATEMATIK MODELLARNI YECHISHDA SUN'IY INTELLEKT VA SONLI USULLARNING INTEGRATSIYASI

Dilorom Nazirova Khusnutdinovna
article en

Abstract

Maqolada matematik modellarni sonli yechishda sun'iy neyron tarmoqlarni klassik sonli usullar bilan birlashtiruvchi ikki gibrid sxema taklif etiladi va tahlil qilidi. Birinchi sxemada neyron tarmoq nochiziqli chegaraviy masala uchun Nyuton usulining boshlang'ich yaqinlashishini beradi; ikkinchisida u siyrak to'rdagi chekli ayirmalar yechimining tugun xatoligini tuzatadi. Ikkala sxema uchun xatolik va iteratsiyalar soni analitik baholangan. Bratu masalasida tarmoq bergan boshlang'ich yaqinlashish Nyuton iteratsiyalari sonini 7 tadan 4 tagacha kamaytirdi va nol boshlang'ich yaqinlashishda erishib bo'lmaydigan yuqori tarmoq yechimini 4–5 iteratsiyada topdi. Kichik parametrli konveksiya-diffuziya masalasida N = 20 tugunli to'rdagi tuzatilgan yechim xatoligi 10 dan 1116 martagacha kamaydi va 80–1280 tugunli oddiy sxema aniqligiga yetdi. Natijalar tarmoq sonli usul o'rnini egallamasdan, uning ichidagi aniq bir bosqichga joylashtirilganda eng ishonchli samara berishini ko'rsatadi.

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Openalex Percentile: Top 16%
Neural Networks and Applications
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.

Laika access coming soon