نتناول في هذا البحث معادلات الموجة في الاسطوانة حيث نعرض تعميم لطريقة فصل المتغيرات في المسائل غير الخطية للموجة باستخدام الإحداثيات الاسطوانية، تطرح هذه المسائل غالبا في علم ميكانيكا الموائع ونظرية الصوت. تعطى معادلة الجهد غير الخطية في ثلاثة أبعاد بالصيغة التالية: وهي تمثل معادلة الموجة لتدفق الغاز أحادى القطب (waves in an isentropic gas flow). في الفضاء ثنائي البعد المعادلة السابقة تمثل معادلة الموجة في المياه الضحلة (shallow water equation). طريقة فصل المتغيرات في المسائل غير الخطية تعطي الجهد في صيغة متسلسلة فوريير (Fourier series) حيث تعطى معاملات فوريير (Fourier coefficients) كتركيبة خطية للصيغ التربيعية لدوال بيسل (Besselfunctions) ودالة خاصة والتي تظهر في العديد من المسائل الفيزيائية، نعرض خواصها وبيانها في الفصل الأخير من هذا البحث. يتم تحديد الثوابت الواردة في معاملات فوريير من الشروط الحدية للمسألة. Abstract In this thesis, we study wave equation in a cylinder. The aim of this work is to generalize the separation of variables method for the nonlinear boundary problems in cylindrical coordinates, which is naturally, appears in many applications, such as wave propagation in hydrodynamics and theory of sound. The three dimensional nonlinear wave equation for a potential function is given in the form: which describes the rotational elastic waves in an isentropic gas flow. In two dimensional space, this equation describes long surface water waves in a circular basin. The potential function is expanded in a Fourier series with respect to the angular coordinates, the usual separation of variables gives the coefficients of the Fourier series as a linear combination of quadratic expressions of Bessel functions and a special function which arises in a series of problems of mathematical physics, its properties and graph are sketched in chapter 5. The constants arises in a Fourier coefficients are determined from the boundary conditions of the initial boundary problem.
لزهر بن محمود ابو قرين (2010)

لهذه الدراسة هدفان مهمان وهما: أولاً: توضيح فكرة بناء الشبكات؛ العصبية المقترحة ثانياً: مقارنة هذه الطرق بالإدراك الجيد لنماذج السلاسل الزمنية (ARIMA) باستعمال المعيار MSE، وهو المعيار الأول لتدريب الشبكة العصبية والثاني لحساب آلية توقعات نماذج الشبكات العصبية. باستخدام بعض الأمثلة الخاصة اتضح أن الإجراءات حول نموذج الشبكات العصبية وجدت بأنها تقدم توقعات أفضل من نماذج السلاسل الزمنية، وأن نماذج الشبكات العصبية قد تستعمل في التنبؤ ببيانات السلاسل الزمنية بتعديل بعض الأوزان التى تعتبر معالم نماذج الشبكات العصبية والتى يمكن أن تقدر خلال عملية تدريب الشبكة، ودقة التوقعات مقدرة بالدالة المناسبة التى تستعمل في عملية تدريب الشبكة. إن مشكلة تنبؤ النماذج شائعة في التحليلات الإحصائية، وفى الغالب الطرق مستعملة للتعامل مع تنبؤ نموذج الانحدار والسلاسل الزمنية بالرغم من أن هذه الطرق قد لاتكون دقيقة في العينات الصغيرة و النتائج المتحصل عليها في هذا البحث حسبت بفصل مجموعة البيانات إلى مجموعتين جزئيتين أو أكثر، استعملنا الجزء الأول لملائمة النموذج والجزء الأخير لبناء التوقع باستخدام المعيار MSE كأداة للمقارنة بين النماذج, وكلما كانت قيمة هذا المعيار صغيرة كان النموذج أفضل. Abstract This study has two objectives. First, presenting artificial neural networks (ANN) second, comparing the proposed method with the well known ARIMA model, the accuracy of the neural network forecasts is compared with the corresponding ARIMA models by using the mean square error (MSE). By using the proposed (MSE) measures the artificial neural networks (ANN) were found deliver a better forecasts than the ARIMA model. A class of artificial neural networks (ANN) may be used in forecasting time series data. It may be used to approximate unknown expectation function of future observation given past values , thus the weights of these ANN can be viewed as parameters, which can be estimated through the network training. Then the model is used for forecasting. The accuracy of the forecasts is evaluated by suitable function. The problem of forecasting model is common in statistical analysis. One of the mostly used approach to deal with forecasting model is regression and time series. Although, approaches may not accurate in small sample. In an effort to forecast daily flow waters to the three important dams such as Ejdabia, Sirt, Benghazi, we will training to a take new tool if forecasting model which known as neural network model. This tool deal with testing data after made as partition of the original series into two sets first is called training set, were used to fit the model, while the second is called testing sets, were used to make forecasting. In this work the MSE is well known as tool for comparing between the models, further more when the MSE is less, the value of this model is a better than other models.
ساميه محمد ميره (2010)

هدف هذه الرسالة هو دراسة النسق المنطقي ل Rosserمن خلال إثبات جميع مبرهنات النسق المنطقي RA. ثم اثباث ان كل مبرهنة في RA صحيحة (Valid) -(ٍSoundness) وكذلك اثباث خاصية الاكتمال (Completeness) من خلال انه إذا كانت Aϵ RA(Tautology) فان A مبرهنة في RA(. (i.e ├R A ⊃ ╞R Aوأخيرا ثم اثباث استقلالية النسق (Independency) وذلك من خلال استقلال كل مسلمة على حده. Abstract The aim of this thesis is to show the Soundness, Completeness and Independency of Rosser Axiomatic System RA. by proving the following: - Every theorem of RA is a tautology (i.e ├RA ⊃╞R A) (The soundness) - If A is a Wff. of RA and A is a tautology , then├R A(The Completeness) -The Independency of AxR1 , AxR2 and AxR3.
مبروكة على الطوير (2010)