This study aims to construct an efficient and highly accurate numerical method to solve a class of parabolic integro-fractional differential equations, which is based on wavelets and $L2$-$1_\sigma$ scheme. Specifically, the Haar wavelet decomposition is used for grid adaptation and efficient computations, while the high order $L2$-$1_\sigma$ scheme is considered to discretize the time-fractional operator. Second-order discretizations are used to approximate the spatial derivatives to solve the one-dimensional problem, while a repeated quadrature rule based on trapezoidal approximation is employed to discretize the integral operator. In contrast, we use the semi-discretization of the proposed two-dimensional model based on the $L2$-$1_\sigma$ scheme for the fractional operator and composite trapezoidal approximation for the integral part. The spatial derivatives are then approximated using two-dimensional Haar wavelets. In this study, we investigated theoretically and verified numerically the behavior of the proposed higher-order numerical methods. In particular, stability and convergence analyses are conducted. The obtained results are compared with those of some existing techniques through several graphs and tables, and it is shown that the proposed higher-order methods have better accuracy and produce less error compared to the $L1$ scheme in favor of fractional-order integro-partial differential equations.


翻译:本研究旨在构建一种基于小波与$L2$-$1_\sigma$格式的高效高精度数值方法,用于求解一类抛物型积分-分数阶微分方程。具体而言,采用Haar小波分解实现网格自适应与高效计算,同时引入高阶$L2$-$1_\sigma$格式离散时间分数阶算子。针对一维问题,采用二阶离散逼近空间导数,并基于梯形近似的重复求积规则离散积分算子;而对于二维模型,则采用基于$L2$-$1_\sigma$格式的半离散化处理分数阶算子,积分部分使用复合梯形近似,空间导数通过二维Haar小波逼近。本研究从理论与数值两方面验证了所提高阶数值方法的性能,重点开展了稳定性与收敛性分析。通过若干图表与现有方法对比结果表明,相比$L1$格式,所提高阶方法在分数阶积分-偏微分方程求解中具有更高的精度与更低的误差。

0
下载
关闭预览

相关内容

牛津大学最新《计算代数拓扑》笔记书,107页pdf
专知会员服务
44+阅读 · 2022年2月17日
ExBert — 可视化分析Transformer学到的表示
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10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
【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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
基于LDA的主题模型实践(三)
机器学习深度学习实战原创交流
23+阅读 · 2015年10月12日
国家自然科学基金
2+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 · 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 · 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 · 2014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
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月13日
VIP会员
最新内容
《通过小型无人机系统将情报能力“作战化”》
消耗优势:美军的“精确规模化”概念
专知会员服务
8+阅读 · 6月15日
《离线语言支持系统:面向空战战术决策》
专知会员服务
8+阅读 · 6月15日
相关资讯
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
基于LDA的主题模型实践(三)
机器学习深度学习实战原创交流
23+阅读 · 2015年10月12日
相关基金
国家自然科学基金
2+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 · 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 · 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 · 2014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
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员