संख्यात्मक निरंतरता

संख्यात्मक निरंतरता पैरामीटरयुक्त अरेखीय समीकरणों की एक प्रणाली के अनुमानित समाधानों की गणना करने की एक विधि है,
 * $$F(\mathbf u,\lambda) = 0.$$

पैरामीटर $$\lambda$$ आमतौर पर एक वास्तविक अदिश (गणित), और समाधान होता है $$\mathbf u$$ एक एन-ट्यूपल|एन-वेक्टर। एक निश्चित पैरामीटर मान के लिए $$\lambda$$, $$F(\ast,\lambda)$$ यूक्लिडियन एन-स्पेस को अपने में मैप करता है।

अक्सर मूल मानचित्रण $$F$$ अपने आप में एक बनच स्थान से है, और यूक्लिडियन एन-स्पेस एक परिमित-आयामी बानाच स्पेस है।

प्रवाह (गणित) या मानचित्र (गणित) के एक पैरामीटरयुक्त परिवार की एक स्थिर स्थिति, या निश्चित बिंदु (गणित), इस रूप के होते हैं, और प्रवाह के विवेकाधीन प्रक्षेपवक्र या मानचित्र को पुनरावृत्त करके, आवधिक कक्षाएँ और हेटरोक्लिनिक कक्षाएँ भी हो सकती हैं के समाधान के रूप में प्रस्तुत किया गया $$F=0$$.

अन्य रूप
कुछ अरेखीय प्रणालियों में, पैरामीटर स्पष्ट होते हैं। दूसरों में वे अंतर्निहित हैं, और अरैखिक समीकरणों की प्रणाली लिखी गई है


 * $$F(\mathbf u) = 0$$

कहाँ $$\mathbf u$$ एक एन-वेक्टर है, और इसकी छवि $$F(\mathbf u)$$ एक n-1 वेक्टर है.

स्पष्ट पैरामीटर स्थान के बिना यह फॉर्मूलेशन आमतौर पर निम्नलिखित अनुभागों में फॉर्मूलेशन के लिए उपयुक्त नहीं है, क्योंकि वे फॉर्म के पैरामीटरयुक्त स्वायत्त गैर-रेखीय गतिशील सिस्टम को संदर्भित करते हैं:


 * $$\mathbf u' = F(\mathbf u,\lambda).$$

हालाँकि, बीजगणितीय प्रणाली में अज्ञात के बीच कोई अंतर नहीं है $$\mathbf u$$ और पैरामीटर.

आवधिक गतियाँ
एक आवधिक गति चरण स्थान में एक बंद वक्र है। यानी कुछ अवधि के लिए $$T$$,


 * $$\mathbf u' = F(\mathbf u,\lambda),\, \mathbf u(0) = \mathbf u(T).$$

आवर्त गति का पाठ्यपुस्तक उदाहरण अवमंदित लोलक है।

यदि चरण स्थान एक या अधिक निर्देशांक में आवधिक है, तो कहें $$\mathbf u(t) = \mathbf u(t + \Omega)$$, साथ $$\Omega$$ एक सदिश, तो एक दूसरी तरह की आवधिक गति है जिसे परिभाषित किया गया है


 * $$\mathbf u' = \mathbf F(\mathbf u,\lambda),\, \mathbf u(0) = \mathbf u(T + N.\Omega)$$

प्रत्येक पूर्णांक के लिए $$N$$.
 * [[Image:PeriodicMotion.gif]][[Image:PeriodicOrbitTime.gif]]किसी आवधिक गति के लिए एक अंतर्निहित प्रणाली लिखने में पहला कदम अवधि को स्थानांतरित करना है $$T$$ सीमा स्थितियों से लेकर साधारण अंतर समीकरण तक:


 * $$\mathbf u' = T\mathbf F(\mathbf u,\lambda),\, \mathbf u(0)=\mathbf u(1 + N.\Omega).$$

दूसरा चरण एक अतिरिक्त समीकरण, एक चरण बाधा जोड़ना है, जिसे अवधि निर्धारित करने के रूप में सोचा जा सकता है। यह आवश्यक है क्योंकि उपरोक्त सीमा मूल्य समस्या के किसी भी समाधान को मनमाने ढंग से समय में स्थानांतरित किया जा सकता है (समय परिभाषित समीकरणों में प्रकट नहीं होता है - गतिशील प्रणाली को स्वायत्त कहा जाता है)।

चरण बाधा के लिए कई विकल्प हैं। अगर $$\mathbf u_0(t)$$ एक पैरामीटर मान पर एक ज्ञात आवधिक कक्षा है $$\lambda_0$$ पास में $$\lambda$$, फिर, पोंकारे का उपयोग किया गया


 * $$\langle \mathbf u(0) - \mathbf u_0(0),\mathbf F(\mathbf u_0(0),\lambda_0)\rangle = 0.$$

वह कौन सा राज्य है $$\mathbf u$$ एक ऐसे तल में स्थित है जो बंद वक्र के स्पर्शरेखा सदिश का लंबकोणीय है। इस विमान को पोंकारे सेक्शन कहा जाता है।
 * [[Image:PoincareSection.gif]]एक सामान्य समस्या के लिए एक बेहतर चरण बाधा यूसेबियस डोएडेल द्वारा शुरू की गई एक अभिन्न बाधा है, जो चरण को चुनती है ताकि ज्ञात और अज्ञात कक्षाओं के बीच की दूरी कम से कम हो:


 * $$\int_0^1 \langle\mathbf u(t) - \mathbf u_0(t),\mathbf F(\mathbf u_0(t),\lambda_0)\rangle dt = 0.$$

होमोक्लिनिक और हेटरोक्लिनिक गतियाँ

 * [[Image:HomoclinicOrbit.gif]][[Image:HomoclinicOrbitTime.gif]]

समाधान घटक
एक समाधान घटक $$\Gamma(\mathbf u_0,\lambda_0)$$ अरेखीय प्रणाली का $$F$$ बिंदुओं का एक सेट है $$(\mathbf u,\lambda)$$ जो संतुष्ट करता है $$F(\mathbf u,\lambda)=0$$ और प्रारंभिक समाधान से जुड़े हुए हैं $$(\mathbf u_0,\lambda_0)$$ समाधान के मार्ग से $$(\mathbf u(s),\lambda(s))$$ जिसके लिए $$(\mathbf u(0),\lambda(0))=(\mathbf u_0,\lambda_0),\, (\mathbf u(1),\lambda(1)) = (\mathbf u,\lambda)$$ और $$F(\mathbf u(s),\lambda(s))=0$$.

संख्यात्मक निरंतरता
संख्यात्मक निरंतरता एक एल्गोरिथ्म है जो इनपुट के रूप में पैरामीट्रिज्ड नॉनलाइनियर समीकरणों की एक प्रणाली और एक प्रारंभिक समाधान लेता है $$(\mathbf u_0,\lambda_0)$$, $$F(\mathbf u_0,\lambda_0)=0$$, और समाधान घटक पर बिंदुओं का एक सेट तैयार करता है $$\Gamma(\mathbf u_0,\lambda_0)$$.

नियमित बिंदु
का एक नियमित बिंदु $$F$$ एक बिंदु है $$(\mathbf u,\lambda)$$ जिस पर जैकोबियन मैट्रिक्स और निर्धारक $$F$$ पूर्ण रैंक है $$(n)$$.

एक नियमित बिंदु के पास समाधान घटक नियमित बिंदु (अंतर्निहित फ़ंक्शन प्रमेय) से गुजरने वाला एक पृथक वक्र है। उपरोक्त चित्र में बिंदु $$(\mathbf u_0,\lambda_0)$$ एक नियमित बिंदु है.

एकवचन बिंदु
का एक विलक्षण बिंदु $$F$$ एक बिंदु है $$(\mathbf u,\lambda)$$ जिस पर जेकोबियन मैट्रिक्स और एफ का निर्धारक पूर्ण रैंक नहीं है।

एक विलक्षण बिंदु के पास समाधान घटक नियमित बिंदु से गुजरने वाला एक पृथक वक्र नहीं हो सकता है। स्थानीय संरचना उच्च डेरिवेटिव द्वारा निर्धारित होती है $$F$$. उपरोक्त चित्र में वह बिंदु जहां दो नीले वक्र प्रतिच्छेद करते हैं, एक विलक्षण बिंदु है।

सामान्य समाधान घटकों में $$\Gamma$$ शाखित वक्र हैं. शाखा बिंदु एकवचन बिंदु हैं। a को छोड़कर समाधान वक्र ज्ञात करना एकवचन बिंदु को शाखा स्विचिंग कहा जाता है, और द्विभाजन सिद्धांत (एकवचन सिद्धांत, आपदा सिद्धांत) से तकनीकों का उपयोग करता है।

परिमित-आयामी प्रणालियों के लिए (जैसा कि ऊपर परिभाषित किया गया है) ल्यपुनोव-श्मिट अपघटन का उपयोग दो प्रणालियों का उत्पादन करने के लिए किया जा सकता है जिन पर अंतर्निहित फ़ंक्शन प्रमेय लागू होता है। लायपुनोव-श्मिट अपघटन जैकोबियन के शून्य स्थान और जैकोबियन की सीमा के पूरक के लिए सिस्टम के प्रतिबंध का उपयोग करता है।

यदि मैट्रिक्स के कॉलम $$\Phi$$ के शून्य स्थान के लिए एक लंबात्मक आधार हैं
 * $$J=\left[

\begin{array}{cc} F_x & F_{\lambda}\\ \end{array} \right]$$ और मैट्रिक्स के कॉलम $$\Psi$$ के बाएँ शून्य स्थान के लिए एक लंबात्मक आधार हैं $$J$$, तब प्रणाली $$F(x,\lambda)=0$$ के रूप में पुनः लिखा जा सकता है

\left[ \begin{array}{l} (I-\Psi\Psi^T)F(x+\Phi\xi + \eta)\\ \Psi^T F(x+\Phi\xi + \eta)\\ \end{array} \right]=0, $$ कहाँ $$\eta$$ के शून्य स्थान के पूरक में है $$J$$ $$(\Phi^T\,\eta=0)$$.

पहले समीकरण में, जो जैकोबियन के शून्य स्थान द्वारा पैरामीट्रिज्ड है ($$\xi$$), जैकोबियन के संबंध में $$\eta$$ गैर-एकवचन है. तो अंतर्निहित फ़ंक्शन प्रमेय बताता है कि एक मैपिंग है $$\eta(\xi)$$ ऐसा है कि $$\eta(0)=0$$ और $$(I-\Psi\Psi^T)F(x+\Phi\xi+\eta(\xi))=0)$$. दूसरा समीकरण (साथ) $$\eta(\xi)$$ प्रतिस्थापित) को द्विभाजन समीकरण कहा जाता है (हालांकि यह समीकरणों की एक प्रणाली हो सकती है)।

द्विभाजन समीकरण में टेलर विस्तार है जिसमें स्थिरांक और रैखिक पदों का अभाव है। मूल प्रणाली के जैकोबियन के समीकरणों और शून्य स्थान को स्केल करके गैर-एकवचन जैकोबियन के साथ एक प्रणाली पाई जा सकती है। स्केल किए गए द्विभाजन समीकरण की टेलर श्रृंखला में स्थिर पद को बीजगणितीय द्विभाजन समीकरण कहा जाता है, और द्विभाजन समीकरणों को लागू करने वाले अंतर्निहित फ़ंक्शन प्रमेय में कहा गया है कि बीजगणितीय द्विभाजन समीकरण के प्रत्येक पृथक समाधान के लिए मूल समस्या के समाधान की एक शाखा होती है एकवचन बिंदु से होकर गुजरता है.

एक अन्य प्रकार का एकवचन बिंदु एक मोड़ बिंदु द्विभाजन, या सैडल-नोड द्विभाजन है, जहां पैरामीटर की दिशा $$\lambda$$ वक्र का अनुसरण करते ही उलट जाता है। उपरोक्त चित्र में लाल वक्र एक महत्वपूर्ण मोड़ को दर्शाता है।

प्राकृतिक पैरामीटर निरंतरता
समीकरणों की अरेखीय प्रणालियों के समाधान की अधिकांश विधियाँ पुनरावृत्तीय विधियाँ हैं। किसी विशेष पैरामीटर मान के लिए $$\lambda_0$$ प्रारंभिक अनुमान के लिए मैपिंग को बार-बार लागू किया जाता है $$\mathbf u_0$$. यदि विधि अभिसरण करती है, और सुसंगत है, तो में सीमित पुनरावृत्ति के समाधान तक पहुंचता है $$F(\mathbf u,\lambda_0)=0$$.

प्राकृतिक पैरामीटर निरंतरता एक पैरामीट्रिज्ड समस्या के लिए पुनरावृत्त सॉल्वर का एक बहुत ही सरल अनुकूलन है। समाधान पर का एक मान $$\lambda$$ समाधान के लिए प्रारंभिक अनुमान के रूप में उपयोग किया जाता है $$\lambda+\Delta \lambda$$. साथ $$\Delta \lambda$$ प्रारंभिक पर लागू पुनरावृत्ति पर्याप्त रूप से छोटी है अनुमान एकाग्र होना चाहिए।


 * [[Image:NaturalParameter.gif]]प्राकृतिक पैरामीटर निरंतरता का एक फायदा यह है कि यह समस्या के लिए ब्लैक बॉक्स के रूप में समाधान विधि का उपयोग करता है। बस इतना आवश्यक है कि एक प्रारंभिक समाधान दिया जाए (कुछ सॉल्वर हमेशा एक निश्चित प्रारंभिक अनुमान पर शुरू करते थे)। ब्लैक बॉक्स सॉल्वरों में अधिक परिष्कृत एल्गोरिदम लागू करने पर बड़े पैमाने पर निरंतरता के क्षेत्र में बहुत काम किया गया है (उदाहरण देखें LOCA)।

हालाँकि, प्राकृतिक पैरामीटर निरंतरता ऐसे मोड़ों पर विफल हो जाती है, जहाँ समाधान की शाखा गोल हो जाती है। इसलिए टर्निंग पॉइंट की समस्याओं के लिए, छद्म-आर्कलेंथ निरंतरता जैसी अधिक परिष्कृत विधि का उपयोग किया जाना चाहिए (नीचे देखें)।

सरल या टुकड़े-टुकड़े रैखिक निरंतरता
सरल निरंतरता, या टुकड़े-टुकड़े रैखिक निरंतरता (ऑलगॉवर और जॉर्ज) तीन बुनियादी परिणामों पर आधारित है।

पहला है
 * {| class="wikitable"

दूसरा परिणाम है:
 * If F(x) maps IR^n into IR^(n-1), there is a unique linear interpolant on an (n-1)-dimensional simplex which agrees with the function values at the vertices of the simplex.
 * }
 * }
 * {| class="wikitable"

विवरण के लिए कृपया टुकड़ेवार रैखिक निरंतरता पर लेख देखें।
 * An (n-1)-dimensional simplex can be tested to determine if the unique linear interpolant takes on the value 0 inside the simplex.
 * }
 * }

इन दो परिचालनों के साथ इस निरंतरता एल्गोरिदम को बताना आसान है (हालांकि निश्चित रूप से एक कुशल कार्यान्वयन के लिए अधिक परिष्कृत दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। देखें [बी1])। यह माना जाता है कि एक प्रारंभिक सिंप्लेक्स, एक संदर्भ सरलीकृत अपघटन से दिया गया है $$\mathbb{R}^n$$. प्रारंभिक सिम्प्लेक्स में कम से कम एक चेहरा होना चाहिए जिसमें उस चेहरे पर अद्वितीय रैखिक इंटरपोलेंट का शून्य हो। फिर सिम्प्लेक्स के अन्य चेहरों का परीक्षण किया जाता है, और आम तौर पर आंतरिक शून्य के साथ एक अतिरिक्त चेहरा होगा। प्रारंभिक सिम्प्लेक्स को फिर सिंप्लेक्स द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है जो शून्य वाले किसी भी चेहरे पर स्थित होता है, और प्रक्रिया दोहराई जाती है।


 * [[Image:Simplicial.gif]]संदर्भ: ऑलगॉवर और जॉर्ज [बी1] एल्गोरिथम का एक स्पष्ट, स्पष्ट विवरण प्रदान करता है।

छद्म-आर्कलेंथ निरंतरता
यह विधि इस अवलोकन पर आधारित है कि वक्र का आदर्श मानकीकरण आर्कलेंथ है। छद्म-आर्कलेंथ वक्र के स्पर्शरेखा स्थान में आर्कलेंथ का एक अनुमान है। परिणामी संशोधित प्राकृतिक निरंतरता विधि छद्म-आर्कलेंथ (बजाय) में एक कदम बनाती है $$\lambda$$). पुनरावृत्त सॉल्वर को दिए गए छद्म-आर्कलेंथ पर एक बिंदु खोजने की आवश्यकता होती है, जिसके लिए एक अतिरिक्त जोड़ने की आवश्यकता होती है n+1 जैकोबियन द्वारा n के लिए बाधा (छद्म-आर्कलेंथ बाधा)। यह एक वर्गाकार जैकोबियन का निर्माण करता है, और यदि चरण का आकार पर्याप्त रूप से छोटा है तो संशोधित जैकोबियन पूर्ण रैंक है।

1960 के दशक के अंत में परिमित तत्व अनुप्रयोगों के लिए एडवर्ड रिक्स और गेराल्ड वेम्पनर द्वारा छद्म-आर्कलेंथ निरंतरता को स्वतंत्र रूप से विकसित किया गया था, और 1970 के दशक की शुरुआत में एच.बी. द्वारा पत्रिकाओं में प्रकाशित किया गया था। केलर. इन प्रारंभिक विकासों का विस्तृत विवरण है एम. ए. क्रिसफील्ड द्वारा पाठ्यपुस्तक में प्रदान किया गया: ठोस और संरचनाओं का नॉनलाइनियर परिमित तत्व विश्लेषण, खंड 1: मूल अवधारणाएं, विले, 1991। क्रिसफील्ड तरीकों के इस वर्ग के सबसे सक्रिय डेवलपर्स में से एक था, जो अब तक वाणिज्यिक नॉनलाइनियर की मानक प्रक्रियाएं हैं परिमित तत्व कार्यक्रम.
 * [[Image:PseudoArclength.gif]]एल्गोरिथम एक भविष्यवक्ता-सुधारक विधि है। पूर्वानुमान चरण बिंदु (IR^(n+1) में) पाता है जो एक चरण है $$\Delta s$$ वर्तमान सूचक पर स्पर्शरेखा वेक्टर के साथ। गैर-रेखीय प्रणाली को हल करने के लिए सुधारक आमतौर पर न्यूटन की विधि या कुछ प्रकार का होता है

\begin{array}{l} F(u,\lambda)=0\\ \dot u^*_0(u-u_0)+\dot \lambda_0 (\lambda-\lambda_0) = \Delta s\\ \end{array} $$ कहाँ $$(\dot u_0,\dot\lambda_0)$$ पर स्पर्श रेखा सदिश है $$(u_0,\lambda_0)$$. इस प्रणाली का जैकोबियन सीमाबद्ध मैट्रिक्स है
 * $$\left[

\begin{array}{cc} F_u & F_{\lambda}\\ \dot u^* & \dot \lambda\\ \end{array} \right]$$ नियमित बिंदुओं पर, जहां असंशोधित जैकोबियन पूर्ण रैंक है, स्पर्शरेखा वेक्टर इस नए जैकोबियन की शीर्ष पंक्ति के शून्य स्थान को फैलाता है। अंतिम पंक्ति के रूप में स्पर्शरेखा वेक्टर को जोड़ने को न्यूटन प्रणाली के सामान्य समाधान में शून्य वेक्टर के गुणांक को निर्धारित करने के रूप में देखा जा सकता है (विशेष समाधान और शून्य वेक्टर का एक मनमाना गुणक)।

गॉस-न्यूटन निरंतरता
यह विधि छद्म-आर्कलेंथ निरंतरता का एक प्रकार है। आर्कलेंथ बाधा में प्रारंभिक बिंदु पर स्पर्शरेखा का उपयोग करने के बजाय, वर्तमान समाधान पर स्पर्शरेखा का उपयोग किया जाता है। यह न्यूटन की विधि में जैकोबियन के छद्म-व्युत्क्रम का उपयोग करने के बराबर है, और लंबे कदम उठाने की अनुमति देता है। [बी17]

एक से अधिक पैरामीटर में निरंतरता
पैरामीटर $$\lambda$$ ऊपर वर्णित एल्गोरिदम में एक वास्तविक अदिश राशि है। अधिकांश भौतिक और डिज़ाइन समस्याओं में आम तौर पर एक से अधिक पैरामीटर होते हैं। उच्च-आयामी निरंतरता उस मामले को संदर्भित करती है जब $$\lambda$$ एक k-वेक्टर है.

वही शब्दावली लागू होती है. एक नियमित समाधान एक ऐसा समाधान है जिस पर जैकोबियन पूर्ण रैंक पर है $$(n)$$. एकवचन समाधान वह समाधान है जिस पर जैकोबियन पूर्ण रैंक से कम है।

एक नियमित समाधान k-आयामी सतह पर स्थित होता है, जिसे स्पर्शरेखा स्थान (जेकोबियन का शून्य स्थान) में एक बिंदु द्वारा पैरामीटराइज़ किया जा सकता है। यह फिर से अंतर्निहित कार्य प्रमेय का एक सीधा अनुप्रयोग है।

संख्यात्मक निरंतरता तकनीकों के अनुप्रयोग
संख्यात्मक निरंतरता तकनीकों को अराजक गतिशील प्रणालियों और आपदा सिद्धांत के दायरे से संबंधित विभिन्न अन्य प्रणालियों के अध्ययन में काफी हद तक स्वीकृति मिली है। इस तरह के उपयोग का कारण इस तथ्य से उत्पन्न होता है कि विभिन्न गैर-रेखीय गतिशील प्रणालियाँ सिस्टम के समीकरणों में शामिल मापदंडों की एक श्रृंखला के भीतर एक नियतात्मक और पूर्वानुमानित तरीके से व्यवहार करती हैं। हालाँकि, एक निश्चित पैरामीटर मान के लिए सिस्टम अव्यवस्थित रूप से व्यवहार करना शुरू कर देता है और इसलिए जब सिस्टम गैर-अनुमानित होने लगता है, और वास्तव में (सैद्धांतिक रूप से) सिस्टम क्या बनता है, इसकी घटनाओं को समझने में सक्षम होने के लिए पैरामीटर का पालन करना आवश्यक हो गया है। अस्थिर.

पैरामीटर निरंतरता के विश्लेषण से स्थिर/महत्वपूर्ण बिंदु विभाजन के बारे में अधिक जानकारी मिल सकती है। स्थिर समाधानों के सैडल-नोड, ट्रांसक्रिटिकल, पिच-फोर्क, अवधि दोहरीकरण, हॉपफ, माध्यमिक हॉपफ (नीमार्क) द्विभाजन का अध्ययन महत्वपूर्ण बिंदुओं पर उत्पन्न होने वाली परिस्थितियों और घटनाओं की सैद्धांतिक चर्चा की अनुमति देता है। पैरामीटर निरंतरता एक गतिशील प्रणाली का विश्लेषण करने के लिए एक अधिक भरोसेमंद प्रणाली भी देती है क्योंकि यह अधिक इंटरैक्टिव, समय-चरणबद्ध संख्यात्मक समाधानों की तुलना में अधिक स्थिर है। विशेष रूप से ऐसे मामलों में जहां गतिशील प्रणाली कुछ पैरामीटर मानों (या कई पैरामीटरों के लिए मानों के संयोजन) पर खराब होने की संभावना होती है। यह गैर रेखीय  आंशिक विभेदक समीकरणों के अध्ययन में स्थिर समाधानों (आकर्षित या प्रतिकर्षित करने) की उपस्थिति के बारे में बेहद व्यावहारिक है, जहां क्रैंक निकोलसन एल्गोरिदम के रूप में कदम उठाने में अत्यधिक समय लगता है और साथ ही नॉनलाइनियर विकास के मामलों में अस्थिर भी होता है। सिस्टम में आश्रित चर। अशांति का अध्ययन एक अन्य क्षेत्र है जहां कम रेनॉल्ड्स संख्या से शुरू होने वाली प्रणाली में अशांति के आगमन का अध्ययन करने के लिए संख्यात्मक निरंतरता तकनीकों का उपयोग किया गया है। इसके अलावा, इन तकनीकों का उपयोग करने वाले अनुसंधान ने न्यूटोनियन गुरुत्वाकर्षण में प्रतिबंधित तीन-शरीर समस्या के मामले में इनवेरिएंट-टोरी को स्थिर मैनिफोल्ड्स और द्विभाजन खोजने की संभावना प्रदान की है और लोरेंज जैसी प्रणालियों के व्यवहार में दिलचस्प और गहरी अंतर्दृष्टि भी दी है। समीकरण.

सॉफ्टवेयर
(निर्माणाधीन) डायनामिकल सिस्टम्स की सूची पर सियाम गतिविधि समूह भी देखें http://www.dynamicalsystems.org/sw/sw/


 * ऑटो: अभिन्न बाधाओं के साथ दो बिंदु सीमा मूल्य समस्याओं (टीपीबीवीपी) के समाधान की गणना। https://sourceforge.net/projects/auto-07p/ सोर्सफोर्ज पर उपलब्ध है।
 * होमकॉन्ट: होमोक्लिनिक और हेट्रोक्लिनिक कक्षाओं की गणना। ऑटो में शामिल है
 * MATCONT: संख्यात्मक निरंतरता और द्विभाजन के लिए मैटलैब टूलबॉक्स सोर्सफोर्ज पर उपलब्ध है।
 * DDEBIFTOOL: विलंब विभेदक समीकरणों के समाधान की गणना। एक MATLAB पैकेज. के. यू. ल्यूवेन से उपलब्ध
 * PyCont: संख्यात्मक निरंतरता और द्विभाजन के लिए एक पायथन टूलबॉक्स। निश्चित बिंदु निरंतरता के लिए मूल पायथन एल्गोरिदम, अन्य प्रकार की समस्या के लिए ऑटो के लिए परिष्कृत इंटरफ़ेस। PyDSTool के भाग के रूप में शामिल
 * कैंडीज़/क्यूए: यूनिवर्सिटेट पॉट्सडैम से उपलब्ध [ए16]
 * मैनपाक: नेटलिब से उपलब्ध [ए15]
 * PDDE-CONT: http://seis.bris.ac.uk/~rs1909/pdde/
 * मल्टीफ़ारियो: http://multifario.sourceforge.net/
 * लोका: https://trilinos.org/packages/nox-and-loca/
 * डीएसटीओल
 * जीएआईओ
 * OSCILL8: Oscill8 एक गतिशील सिस्टम उपकरण है जो उपयोगकर्ता को द्विभाजन विश्लेषणात्मक तकनीकों का उपयोग करके नॉनलाइनियर ODE के उच्च-आयामी पैरामीटर स्थान का पता लगाने की अनुमति देता है। सोर्सफोर्ज से उपलब्ध।
 * MANLAB: समाधान शाखा के फूरियर श्रृंखला (हार्मोनिक संतुलन विधि) विकास और टेलर श्रृंखला विकास (एसिम्प्टोटिक संख्यात्मक विधि) का उपयोग करके अंतर समीकरणों के संतुलन, आवधिक और अर्ध-आवधिक समाधान की गणना। एलएमए मार्सिले से उपलब्ध है।
 * BifurcationKit.jl: इस जूलिया पैकेज का उद्देश्य पुनरावृत्त तरीकों, विरल फॉर्मूलेशन और विशिष्ट हार्डवेयर (जैसे जीपीयू) का लाभ उठाकर बड़े आयामी समीकरणों F(u,λ)=0 जहां λ∈ℝ का स्वचालित द्विभाजन विश्लेषण करना है।

उदाहरण
यह समस्या, उन बिंदुओं को खोजने की, जिन्हें F मूल में मैप करता है, कंप्यूटर चित्रलेख  में समोच्च मानचित्र (n = 2), या  आइसोसतह  (n = 3) खींचने की समस्याओं के रूप में दिखाई देता है। मान h वाला समोच्च F-h=0 के सभी समाधान घटकों का समुच्चय है

पुस्तकें
[बी1] संख्यात्मक निरंतरता विधियों का परिचय, यूजीन एल. ऑलगॉवर और कर्ट जॉर्ज, SIAM क्लासिक्स इन अनुप्रयुक्त गणित 45. 2003.

[बी2] डायनामिकल इक्विलिब्रिया के द्विभाजन के लिए संख्यात्मक तरीके, विली जे.एफ. गोवार्ट्स, सियाम 2000।

[बी3] ल्यपुनोव-श्मिट मेथड्स इन नॉनलाइनियर एनालिसिस एंड एप्लिकेशन, निकोले सिदोरोव, बोरिस लॉगिनोव, अलेक्जेंडर सिनित्सिन, और माइकल फलालीव, क्लूवर एकेडमिक पब्लिशर्स, 2002।

[बी4] द्विभाजन सिद्धांत के तरीके, शुई-नी चाउ और जैक के. हेल, स्प्रिंगर-वेरलाग 1982।

[बी5] एप्लाइड द्विभाजन सिद्धांत के तत्व, यूरी ए. कुनेत्सोव, स्प्रिंगर-वेरलाग एप्लाइड गणितीय विज्ञान 112, 1995।

[बी6] नॉनलाइनियर ऑसिलेशन्स, डायनामिकल सिस्टम्स, और वेक्टर फील्ड्स का द्विभाजन, जॉन गुकेनहाइमर और फिलिप होम्स, स्प्रिंगर-वेरलाग एप्लाइड गणितीय विज्ञान 42, 1983।

[बी7] प्राथमिक स्थिरता और द्विभाजन सिद्धांत, जेरार्ड इओस और डैनियल डी. जोसेफ, स्प्रिंगर-वेरलाग गणित में स्नातक पाठ, 1980।

[बी8] विलक्षणता सिद्धांत और आपदा सिद्धांत का एक परिचय, युंग-चेन लू, स्प्रिंगर-वेरलाग, 1976।

[बी9] वैश्विक विभाजन और अराजकता, विश्लेषणात्मक तरीके, एस. विगिन्स, स्प्रिंगर-वेरलाग एप्लाइड गणितीय विज्ञान 73, 1988।

[बी10] द्विभाजन सिद्धांत में विलक्षणताएं और समूह, खंड I, मार्टी गोलूबिट्स्की और डेविड जी. शेफ़र, स्प्रिंगर-वेरलाग एप्लाइड गणितीय विज्ञान 51, 1985।

[बी11] द्विभाजन सिद्धांत में विलक्षणताएं और समूह, खंड II, मार्टी गोलूबिट्स्की, इयान स्टीवर्ट और डेविड जी. शेफ़र, स्प्रिंगर-वेरलाग एप्लाइड गणितीय विज्ञान 69, 1988।

[बी12] इंजीनियरिंग और वैज्ञानिक समस्याओं के लिए निरंतरता का उपयोग करके बहुपद प्रणालियों को हल करना, अलेक्जेंडर मॉर्गन, प्रेंटिस-हॉल, एंगलवुड क्लिफ्स, एन.जे. 1987।

[बी13] समाधान, निश्चित बिंदु और संतुलन के रास्ते, सी.बी. गार्सिया और डब्ल्यू.आई. जांगविल, प्रेंटिस-हॉल, 1981।

[बी14] अंतर्निहित कार्य प्रमेय: इतिहास, सिद्धांत और अनुप्रयोग, स्टीवन जी. क्रांत्ज़ और हेरोल्ड आर. पार्क, बिरखौसर, 2002।

[बी15] नॉनलीनियर फंक्शनल एनालिसिस, जे. टी. श्वार्ट्ज, गॉर्डन और ब्रीच साइंस पब्लिशर्स, गणित और उसके अनुप्रयोगों पर नोट्स, 1969।

[बी16] नॉनलाइनियर फंक्शनल एनालिसिस में विषय, लुई निरेनबर्ग (राल्फ ए. आर्टिनो द्वारा नोट्स), गणित में एएमएस कूरेंट लेक्चर नोट्स 6, 1974।

[बी17] नॉनलीनियर समस्याओं के लिए न्यूटन विधियाँ - एफ़िन इनवेरिएंस और एडाप्टिव एल्गोरिदम, पी. ड्यूफ़लहार्ड, श्रृंखला कम्प्यूटेशनल गणित 35, स्प्रिंगर, 2006।

जर्नल लेख
[ए1] स्पष्ट रूप से परिभाषित दो-आयामी सतहों के टुकड़े-टुकड़े रैखिक अनुमान के लिए एक एल्गोरिदम, यूजीन एल. ऑलगॉवर और स्टीफन गुटज़मैन, संख्यात्मक विश्लेषण पर सियाम जर्नल, खंड 24, संख्या 2, 452-469, 1987।

[ए2] समीकरणों की प्रणालियों के अनुमान, निश्चित बिंदु और समाधान के लिए सरल और निरंतरता विधियां, ईएल ऑलगॉवर और के. जॉर्ज, सियाम समीक्षा, खंड 22, 28-85, 1980।

[ए3] एन एल्गोरिथम फॉर पीसवाइज-लीनियर एप्रोक्सिमेशन ऑफ एन इंप्लिसिटली डिफाइंड मैनिफोल्ड, यूजीन एल. ऑलगॉवर और फिलिप एच. श्मिट, संख्यात्मक विश्लेषण पर एसआईएएम जर्नल, खंड 22, संख्या 2, 322-346, अप्रैल 1985।

[ए4] पीसवाइज लीनियर एप्रोक्सिमेशन्स द्वारा कंटूर ट्रेसिंग, डेविड पी. डोबकिन, सिल्वियो वी.एफ. लेवी, विलियम थर्स्टन|विलियम पी. थर्स्टन और एलन आर. विल्क्स, ग्राफिक्स पर एसीएम लेनदेन, 9(4) 389-423, 1990।

[ए5] द्विभाजन और अरेखीय आइजनवैल्यू समस्याओं का संख्यात्मक समाधान, एच.बी. केलर, द्विभाजन सिद्धांत के अनुप्रयोगों में, पी. रैबिनोविट्ज़ संस्करण, अकादमिक प्रेस, 1977।

[ए6] एक स्थानीय रूप से पैरामीटरयुक्त निरंतरता प्रक्रिया, डब्ल्यू.सी. रीनबोल्ड्ट और जे.वी. बुर्कार्ड्ट, गणितीय सॉफ्टवेयर पर एसीएम लेनदेन, खंड 9, 236-246, 1983।

[ए7] नॉनलीनियर न्यूमेरिक्स ई. डोएडेल, द्विभाजन और अराजकता का अंतर्राष्ट्रीय जर्नल, 7(9):2127-2143, 1997।

[ए8] नॉनलीनियर कंप्यूटेशन, आर. सेडेल, इंटरनेशनल जर्नल ऑफ बाइफुर्केशन एंड कैओस, 7(9):2105-2126, 1997।

[ए9] एक गतिशील फ्रेम एल्गोरिथम और इक्विलिब्रियम मैनिफोल्ड्स के त्रिभुज पर, डब्ल्यू.सी. रीनबोल्ड्ट, इन टी. कुपर, आर. सेडेल, और एच. ट्रोगर संस्करण। ISNM79: द्विभाजन: विश्लेषण, एल्गोरिदम, अनुप्रयोग, पृष्ठ 256-267। बिरखौसर, 1987.

[ए10] पैरामीटरयुक्त समीकरणों के बहु-आयामी समाधान मैनिफ़ोल्ड की गणना पर, डब्ल्यू.सी. राइनबोल्ड्ट, न्यूमेरिशे मैथमैटिक, 53, 1988, पृष्ठ 165-181।

[ए11] अंतर्निहित रूप से परिभाषित द्वि-आयामी मैनिफ़ोल्ड्स के सरल सन्निकटन पर, एम. एल. ब्रोडज़िक और डब्ल्यू.सी. रीनबोल्ड्ट, एप्लीकेशन के साथ कंप्यूटर और गणित, 28(9): 9-21, 1994।

[ए12] अंतर्निहित रूप से परिभाषित पी-मैनिफोल्ड्स के सरल अनुमानों की गणना, एम.एल. ब्रोडज़िक, अनुप्रयोगों के साथ कंप्यूटर और गणित, 36(6):93-113, 1998।

[ए13] द्वि-आयामी संख्यात्मक निरंतरता के लिए नया एल्गोरिदम, आर. मेलविल और डी.एस. मैके, अनुप्रयोगों के साथ कंप्यूटर और गणित, 30(1):31-46, 1995।

[ए14] एकाधिक पैरामीटर निरंतरता: अंतर्निहित रूप से परिभाषित के-मैनिफोल्ड्स की गणना, एम. ई. हेंडरसन, आईजेबीसी 12 [3]:451-76, 2003।

[ए15] मैनपैक: अंतर्निहित रूप से परिभाषित मैनिफोल्ड्स पर गणना के लिए एल्गोरिदम का एक सेट, डब्ल्यू. सी. रीनबोल्ड्ट, कंप्यूट। गणित। आवेदन. 27 पृष्ठ 15-9, 1996।

[ए16] कैंडीज़/क्यूए - नॉनलाइनियर डायनामिकल सिस्टम के गुणात्मक विश्लेषण के लिए एक सॉफ्टवेयर सिस्टम, फ्यूडेल, यू. और डब्लू. जेन्सन, इंट। जे. द्विभाजन और अराजकता, खंड। 2 नं. 4, पृ. 773-794, विश्व वैज्ञानिक, 1992।

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