Resumen

El método de la función de base radial (RBF), especialmente la función multiquádrica (MQ), fue introducido para resolver ecuaciones integrales lineales. El procedimiento del método MQ incluye que la función desconocida primero se expresa en formas de combinación lineal de RBFs, luego la ecuación integral se transforma en una matriz de colocación de RBFs, y finalmente, se resuelve la ecuación matricial y se obtiene una solución aproximada. Debido al rendimiento de interpolación superior de MQ, el método puede lograr una mayor precisión con menos nodos y menos cálculos, lo que supone claras ventajas sobre el método de splines de placa delgada (TPS). En la implementación, se propusieron dos tipos de esquemas de integración, como la fórmula de cuadratura de Gauss y la técnica de división regional. Los resultados numéricos mostraron que la solución MQ puede lograr una precisión de . Por lo tanto, el método MQ es adecuado y prometedor para ecuaciones integrales.

• 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:Función de base radial; Función multiquádrica; Ecuaciones integrales lineales; Matriz de colocación; Rendimiento de interpolación; Fórmula de cuadratura de Gauss
• Keywords:Radial basis function; Multiquadric function; Linear integral equations; Collocation matrix; Interpolation performance; Gauss quadrature formula