This paper investigates, a new class of fractional order Runge-Kutta (FORK) methods for numerical approximation to the solution of fractional differential equations (FDEs). By using the Caputo generalized Taylor formula and the total differential for Caputo fractional derivative, we construct explicit and implicit FORK methods, as the well-known Runge-Kutta schemes for ordinary differential equations. In the proposed method, due to the dependence of fractional derivatives to a fixed base point $t_0,$ we had to modify the right-hand side of the given equation in all steps of the FORK methods. Some coefficients for explicit and implicit FORK schemes are presented. The convergence analysis of the proposed method is also discussed. Numerical experiments clarify the effectiveness and robustness of the method.


翻译:本文研究了一类新的分数阶龙格-库塔(FORK)方法,用于分数阶微分方程(FDEs)解的数值逼近。通过使用Caputo广义泰勒公式和Caputo分数阶导数的全微分,我们构造了显式和隐式FORK方法,类似于常微分方程中著名的龙格-库塔格式。在所提出的方法中,由于分数阶导数依赖于固定基点t0,我们必须在FORK方法的所有步骤中修改给定方程的右端项。本文给出了显式和隐式FORK格式的一些系数,并讨论了所提出方法的收敛性分析。数值实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
【硬核书】矩阵代数基础,248页pdf
专知会员服务
89+阅读 · 2021年12月9日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
184+阅读 · 2020年2月1日
专知会员服务
162+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月24日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月24日
Directional Graph Networks
Arxiv
27+阅读 · 2020年12月10日
VIP会员
最新内容
《最强大的军事网状网络》
专知会员服务
7+阅读 · 9月7日
《预测陆军征兵任务分配》110页
专知会员服务
6+阅读 · 9月7日
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
11+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
11+阅读 · 9月1日
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
【硬核书】矩阵代数基础,248页pdf
专知会员服务
89+阅读 · 2021年12月9日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
184+阅读 · 2020年2月1日
专知会员服务
162+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员