Determining response probability density of nonlinear stochastic systems by modifying analytical result of degenerated systems

非线性系统 统计物理学 概率密度函数 数学 应用数学 统计 物理 量子力学
作者
Xiaoling Jin,Yan Xu,Zhongdong Huang
出处
期刊:Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation [Elsevier]
卷期号:82: 105035-105035 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.cnsns.2019.105035
摘要

Abstract In this manuscript, an approximate technique is established to determine the stationary response probability density of nonlinear stochastic systems. The stationary probability density is assumed to be an exponential function with the power constituted by two specified parts: the first part is the power of the analytical solution of the associated degenerated system (e.g., the reduced linear/nonlinear system, equivalent linear/nonlinear system) while the second is an additional polynomial function of state variables with to-be-determined coefficients. Substituting the exponential-form expression into Fokker-Planck-Kolmogorov equation yields the residual error, and the coefficients can be determined by minimizing the mean-square value of this residual error. Furthermore, the accuracy of the proposed method can be improved by an iterative procedure. Several typical examples, including van der Pol-Duffing system, Column frictional system and a nonlinear system with complex damping and stiffness, are systematically investigated to demonstrate the validity and efficiency of the proposed method.
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