Comparación de caos polinomial y Monte Carlo para ecuaciones diferenciales ordinarias aleatorias
| dc.contributor | en-US | |
| dc.contributor | es-ES | |
| dc.creator | Cayama Mendoza, Jorge Enrique | |
| dc.creator | González Parra, Gilberto Carlos | |
| dc.date | 2012-10-18 | |
| dc.date.accessioned | 2022-11-04T18:49:12Z | |
| dc.date.available | 2022-11-04T18:49:12Z | |
| dc.identifier | http://erevistas.saber.ula.ve/index.php/cienciaeingenieria/article/view/4104 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/5127828 | |
| dc.description | En este artículo aplicamos el caos polinomial a algunas ecuaciones diferenciales aleatorias que surgen en modelos matemáticos que provienen de muchas ramas de las ciencias e ingeniería. Esta aleatoriedad puede venir dada por errores en medidas o incertidumbre intrínseca o ambas. El caos polinomial está basado en el caos de Askey los cuales forman una base completa en el espacio de Hilbert de las funciones cuadráticamente integrables . En este trabajo aplicamos el caos polinomial para resolver las ecuaciones diferenciales aleatorias exponencial, logística y una de Riccati. Los polinomios de Hermite son usados debido a su conveniencia cuando se asume que los parámetros aleatorios siguen una distribución gaussiana. Los resultados numéricos muestran los intervalos de confianza y valores esperados para las soluciones. Estos resultados muestran la efectividad y confiabilidad del método. Adicionalmente, comparamos los resultados numéricos del caos polinomial con los del método de Monte Carlo. | es-ES |
| dc.description | In this paper we apply polynomial chaos to some random ordinary differential equations that arise in mathematical models from many fields of science and engineering. The randomness may come from errors in measurements, intrinsic variability or both. Polynomial chaoses are based on the Askey chaos that forms a complete basis on the Hilbert Space of square integrable -functions. Here we apply polynomial chaos to the exponential, logistic and Riccati random ordinary differential equations. Hermite orthogonal polynomials are used because these are more convenient when the random inputs are assumed as Gaussian distributions. Numerical results show confidence intervals and expected mean values for the solution. These results show the effectiveness and reliability of polynomial chaoses. In addition, we compare numerical results of the polynomial chaos with the classical Monte Carlo method. | en-US |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Ciencia e Ingeniería | es-ES |
| dc.relation | http://erevistas.saber.ula.ve/index.php/cienciaeingenieria/article/view/4104/3908 | |
| dc.source | Ciencia e Ingeniería; Vol. 33, Núm. 1 (2012): Ciencia e Ingeniería; 9-20 | es-ES |
| dc.source | 2244-8780 | |
| dc.source | 1316-7081 | |
| dc.subject | Ecuaciones diferenciales aleatorias; Método de Monte Carlo; caos polinomial; caos de Askey. | es-ES |
| dc.subject | Random differential equations; Monte Carlo method; polynomial chaos; Askey chaos. | en-US |
| dc.title | en-US | |
| dc.title | Comparación de caos polinomial y Monte Carlo para ecuaciones diferenciales ordinarias aleatorias | es-ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
| dc.type | es-ES |