Método Wavelet-Petrov-Galerkin en la solución numérica de la ecuación KdV

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dc.audienceGeneralspa
dc.contributor.authorDuarte Vidal, Julio Césarspa
dc.contributor.authorFierro Yaguara, Esper Andrésspa
dc.contributor.directorVillegas Gutiérrez, Jairo Albertospa
dc.contributor.directorCastaño Bedoya, Jorge Ivánspa
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreeseng
dc.creator.degreeMagíster en Matemáticas Aplicadasspa
dc.date.accessioned2012-10-04T20:18:53Z
dc.date.available2012-10-04
dc.date.available2012-10-04T20:18:53Z
dc.date.issued2011
dc.descriptionSin lugar a dudas los métodos wavelets permiten desarrollar algoritmos eficientes y novedosos en el estudio del procesamiento de imágenes y señales. La idea de utilizar esta teoría en la solución numérica de ecuaciones en derivadas parciales se da en virtud a que algunas propiedades de las wavelets son importantes en la construcción de algoritmos adaptativos. Un algoritmo de este tipo selecciona un conjunto minimal de aproximaciones en cada paso, de tal manera que la solución calculada sea lo suficientemente próxima a la solución exacta. Si queremos que la solución calculada sea suave en alguna región, sólo unos pocos coeficientes wavelet serán necesarios para obtener una buena aproximación de la solución en dicha región, es decir, solamente los coeficientes de bajas frecuencias cuyo soporte esté en esa región son los utilizados. De otro lado, los coeficientes grandes (en valor absoluto) se localizan cerca de las singularidades y esto nos permite definir criterios de adaptabilidad a través del tiempo de evaluación [15, 23, 53, 64]. Este trabajo se dirige fundamentalmente a encontrar soluciones aproximadas a problemas del tipo hiperbólico o parabólicos, utilizando el método wavelet-Galerkin. El trabajo busca dar respuesta problemas que surgen en diferentes áreas de las ciencias e ingeniería.spa
dc.descriptionv, 103 p.spa
dc.description.tableofcontentsContenido parcial: Introducción a las wavelets -- La ecuación de Korteweg-de Vries (KdV) -- Método Wavelet-Petrov-Galerkin para la ecuación KdV.spa
dc.identifier.local515.2433 D812
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10784/154
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Ciencias y Humanidades. Departamento de Ciencias Básicasspa
dc.publisher.programMaestría en Matemáticas Aplicadasspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesseng
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.subjectTrabajo intelectual. Universidad EAFITspa
dc.subjectTesis. Maestría en Matemáticas Aplicadasspa
dc.subjectTransformada Waveletspa
dc.subjectTransformada de Fourierspa
dc.subject.ddcAnalysisspa
dc.subject.ddcGeneral aspects of analysisspa
dc.subject.ddcSequences and seriesspa
dc.subject.ddcFourier and harmonic analysisspa
dc.subject.keywordIntellectual work. Universidad EAFITeng
dc.subject.keywordThesis. Master's Degree in Applied Mathematicseng
dc.subject.keywordWavelet Transformeng
dc.subject.keywordFourier Transformeng
dc.subject.lembTRANSFORMACIONES DE FOURIERspa
dc.subject.lembANALISIS DE FOURIERspa
dc.subject.lembSERIES DE FOURIERspa
dc.subject.lembANALISIS MATEMATICOspa
dc.subject.lembALGORITMOSspa
dc.titleMétodo Wavelet-Petrov-Galerkin en la solución numérica de la ecuación KdVspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTesis de Maestríaspa

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