Resumen

Basado en los avances recientes en problemas de momentos, se propone un enfoque de optimización semidefinida para estimar límites superiores e inferiores en funcionales lineales definidos en soluciones de ecuaciones integrales lineales con núcleos suaves. El enfoque también es adecuado para ecuaciones integrodiferenciales lineales con núcleos suaves. En primer lugar, el problema primal con núcleo suave se convierte en una serie de problemas aproximativos con polinomios de Taylor obtenidos al expandir el núcleo suave. En segundo lugar, se construyen dos programas semidefinidos (SDPs) para cada problema aproximativo. En tercer lugar, se obtienen límites superiores e inferiores en funcionales relacionados aplicando SeDuMi 1.1R3 para resolver los dos SDPs. Finalmente, las series de límites superiores e inferiores obtenidas al resolver los dos SDPs, respectivamente, se acercan infinitamente al valor exacto del funcional discutido a medida que aumenta el orden aproximativo del núcleo suave. Los resultados

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Progreso; Problemas momentáneos; Optimización semidefinida; Ecuaciones integrales lineales; Núcleos suaves; SeDuMi
• Keywords:Progress; Moment problems; Semidefinite optimization; Linear integral equations; Smooth kernels; SeDuMi