项目名称: Volterra积分微分方程高效谱配置方法研究

项目编号: No.11271145

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 数理科学和化学

项目作者: 陈艳萍

作者单位: 华南师范大学

项目金额: 60万元

中文摘要: Volterra积分方程和积分微分方程在物理、生物、化学与工程等许多领域中具有广泛的应用背景,由于这类方程具备记忆性质,对其数值求解更为困难。当前,利用具有高精度谱方法来研究Volterra积分微分方程的数值计算是国际上最热门的前沿研究领域之一,具有重要的学术意义和应用价值。本项目主要研究Volterra积分方程和积分微分方程的带光滑核以及带弱奇异核的谱配置方法,设计高效率和高精度算法。同时我们提出和分析带延迟项Volterra方程的谱方法。由于奇异方程的解的导数在端点具有某种奇异性,对其数值方法的研究在理论分析上相当复杂。通过变量替换和函数变换,利用正交多项式和Gauss数值积分逼近理论、Jacobi 加权Besov /Sobolev空间和紧算子理论、插值多项式的Lebesgue常数估计和一些重要的不等式等工具进行收敛性分析,得到谱精度的误差估计,并且进行大量的数值试验证实理论分析结果。

中文关键词: Volterra 积分方程;Volterra 积分微分方程;谱配置方法;高精度算法;收敛性分析

英文摘要: Volterra integral equations arise in great many branches of science like physics, biology, chemistry, engineering, and control theory. For example they arise from population dynamics, spread of epidemics, semi-conductor devices, inverse problems related to wave propagation, which frequently occur in connection with time dependent or evolutionary systems. They are particularly suitable to describe evolutionary phenomena with memory and this feature makes the theoretical study and the numerical treatment complicated. Spectral methods are a class of important numerical methods for differential equations. The earliest applications of the spectral collocation method to partial differential equations were made for spatially periodic problems. The study of convergence properties of collocation methods for Volterra integral equations and of methods for accelerating the convergence orders has received considerable attention. As we known, classical spectral methods were reasonably mature, and the research focus had clearly shifted to the use of high-order methods for problems on complex domains. Although spectral methods have attracted much attention in solving differential equations, little experience is available in applying spectral collocation type methods to solve Volterra integral equations. In this project, we prop

英文关键词: Volterra integral equations;Volterra integro-differential;spectral-collocation methods;high accuracy algorithms;convergence analysis

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【中科大】数值计算方法扩充课程,116页pdf
专知会员服务
76+阅读 · 2022年1月7日
【博士论文】基于冲量的加速优化算法
专知会员服务
24+阅读 · 2021年11月29日
专知会员服务
113+阅读 · 2021年7月24日
【开放书】《矩阵流形优化算法》,241页pdf
专知会员服务
93+阅读 · 2021年7月3日
【硬核书】矩阵代数:统计学的理论、计算和应用,664页pdf
专知会员服务
134+阅读 · 2020年12月3日
《常微分方程》笔记,419页pdf
专知会员服务
70+阅读 · 2020年8月2日
【ICLR2020】图神经网络与图像处理,微分方程,27页ppt
专知会员服务
47+阅读 · 2020年6月6日
图神经网络的困境,用微分几何和代数拓扑解决
机器之心
4+阅读 · 2022年3月27日
语音识别的快速纠错模型FastCorrect系列来了!
微软研究院AI头条
1+阅读 · 2022年3月22日
谈谈自动微分(Automatic Differentiation)
PaperWeekly
1+阅读 · 2022年1月3日
【博士论文】基于冲量的加速优化算法
专知
7+阅读 · 2021年11月29日
神经网络常微分方程 (Neural ODEs) 解析
AI科技评论
40+阅读 · 2019年8月9日
GAN的数学原理
算法与数学之美
14+阅读 · 2017年9月2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
1+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 · 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
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Adaptive Synthetic Characters for Military Training
Arxiv
45+阅读 · 2021年1月6日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
【中科大】数值计算方法扩充课程,116页pdf
专知会员服务
76+阅读 · 2022年1月7日
【博士论文】基于冲量的加速优化算法
专知会员服务
24+阅读 · 2021年11月29日
专知会员服务
113+阅读 · 2021年7月24日
【开放书】《矩阵流形优化算法》,241页pdf
专知会员服务
93+阅读 · 2021年7月3日
【硬核书】矩阵代数:统计学的理论、计算和应用,664页pdf
专知会员服务
134+阅读 · 2020年12月3日
《常微分方程》笔记,419页pdf
专知会员服务
70+阅读 · 2020年8月2日
【ICLR2020】图神经网络与图像处理,微分方程,27页ppt
专知会员服务
47+阅读 · 2020年6月6日
相关资讯
图神经网络的困境,用微分几何和代数拓扑解决
机器之心
4+阅读 · 2022年3月27日
语音识别的快速纠错模型FastCorrect系列来了!
微软研究院AI头条
1+阅读 · 2022年3月22日
谈谈自动微分(Automatic Differentiation)
PaperWeekly
1+阅读 · 2022年1月3日
【博士论文】基于冲量的加速优化算法
专知
7+阅读 · 2021年11月29日
神经网络常微分方程 (Neural ODEs) 解析
AI科技评论
40+阅读 · 2019年8月9日
GAN的数学原理
算法与数学之美
14+阅读 · 2017年9月2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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+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 · 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
微信扫码咨询专知VIP会员