Optimización estocástica para encontrar soluciones numéricas de la ecuación Fisher-KPP

Descripción del Articulo

Este estudio desarrolla y evalúa un método numérico que integra diferencias finitas y Simulated Annealing para resolver la ecuación de Fisher-KPP, una ecuación diferencial que es fundamental en el modelado de procesos dinámicos en biología y otras ciencias. El método propuesto se enfoca en mejorar l...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Torres Ortiz, Melba Luz
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Nacional de Ingeniería
Repositorio:UNI-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/28853
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.14076/28853
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Ecuaciones diferenciales parciales
Métodos numéricos
Modelos matemáticos
Computación numérica
Aplicaciones en matemáticas
Optimización estocástica
Simulated annealing
Ecuación de Fisher-KPP
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
Descripción
Sumario:Este estudio desarrolla y evalúa un método numérico que integra diferencias finitas y Simulated Annealing para resolver la ecuación de Fisher-KPP, una ecuación diferencial que es fundamental en el modelado de procesos dinámicos en biología y otras ciencias. El método propuesto se enfoca en mejorar la precisión y eficacia de las soluciones numéricas mediante la optimización de la búsqueda de mínimos locales en un espacio de soluciones complejo. Se diseñó un esquema de diferencias finitas para la adecuada discretización espacial y transformación de la ecuación diferencial en un sistema de ecuaciones de diferencia, facilitando la implementación numérica. Los experimentos numéricos realizados demostraron que el método alcanza una convergencia adecuada en más del 95 % de los casos evaluados, destacando su robustez y precisión. Sin embargo, la estabilidad y consistencia del método bajo diferentes configuraciones de parámetros y condiciones de contorno plantean desafíos que requieren investigaciones futuras. Este enfoque promete ampliar la aplicabilidad de técnicas numéricas avanzadas en el estudio de ecuaciones diferenciales complejas, potencialmente beneficiando una gama más amplia de aplicaciones científicas y técnicas.
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