We introduce a new numerical method, based on Bernoulli polynomials, for solving multiterm variable-order fractional differential equations. The variable-order fractional derivative was considered in the Caputo sense, while the Riemann--Liouville integral operator was used to give approximations for the unknown function and its variable-order derivatives. An operational matrix of variable-order fractional integration was introduced for the Bernoulli functions. By assuming that the solution of the problem is sufficiently smooth, we approximated a given order of its derivative using Bernoulli polynomials. Then, we used the introduced operational matrix to find some approximations for the unknown function and its derivatives. Using these approximations and some collocation points, the problem was reduced to the solution of a system of nonlinear algebraic equations. An error estimate is given for the approximate solution obtained by the proposed method. Finally, five illustrative examples were considered to demonstrate the applicability and high accuracy of the proposed technique, comparing our results with the ones obtained by existing methods in the literature and making clear the novelty of the work. The numerical results showed that the new method is efficient, giving high-accuracy approximate solutions even with a small number of basis functions and when the solution to the problem is not infinitely differentiable, providing better results and a smaller number of basis functions when compared to state-of-the-art methods.


翻译:我们采用了基于Bernoulli 多元分子的新的数字方法,以解决多变顺序分化方程式的多序分化等式。从Caputo的意义上来看,对可变顺序分化衍生物进行了考虑,而Riemann-Liouville综合运营商则使用Riemann-Liouville来提供未知函数及其可变顺序衍生物的近似值。为Bernoulli函数引入了一个可变顺序分化的操作矩阵;为Bernoulli函数引入了一个可变顺序分化的操作矩阵;假设问题的解决办法足够顺利,我们就使用Bernoulli 多元分子的衍生物的定序进行了近似。然后,我们利用引入的操作矩阵为未知函数及其衍生物找到一些近似值。使用这些近似值和一些同位点,将问题缩小到非线性代数等方方程式的解决方案的解决方案中。为拟议方法的近似性和高度精确性,最后,我们用五个示例来证明拟议技术的实用性和高度精确性,用文献中的现有方法比较我们的结果,并澄清工作的新颖性。数字结果,比较后,当提供更精确的解决方案的基础为较精确的解决方案,则比较,则比较为较小型的比较,比较为较小型的方法是较小型的方法,比较,比较较小型的方法是较小型的比较,比较了更精确性的方法基础。

0
下载
关闭预览

相关内容

【硬核书】矩阵代数基础,248页pdf
专知会员服务
81+阅读 · 2021年12月9日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
Normalizing Flows入门(上)
AINLP
6+阅读 · 2020年8月1日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2019年6月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22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
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25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
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月19日
Arxiv
6+阅读 · 2018年10月3日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
Normalizing Flows入门(上)
AINLP
6+阅读 · 2020年8月1日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2019年6月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22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
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25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
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员