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具有正型记忆项的演化方程近似的非光滑数据误差估计。 (英语) Zbl 0852.65138号

作者对初值问题的某些离散化进行了详细的研究\[u_t+\int^t_0\beta(t-s)Au(s)ds=f(t)\;(t>0),\quad u(0)=u_0。\标记{1}\]这里,对于任何(T>0),核(β)都属于(L_1(0,T)),并且是正定的,即。\[\C[0,T]中的int^T_0\varphi(T)\int^T_0\beta(T-s)\varphis(s)ds\geq 0\quad\text{表示所有}\varphi\,\]而实Hilbert空间上的正定线性算子(A)生成了一个解析半群。这种方程的(正则)理论,如果(β)是光滑的,则本质上是双曲线方程,如果(δ)是弱奇异的(例如β(t)=t^{α-1}),则类似于抛物线方程G.达普拉托,M.Iannelli先生E.西内斯特拉里[J.积分方程8,27-40(1985;Zbl 0576.45011号)]。
本文利用拉普拉斯变换技术对离散化弱奇异情况进行了分析。(1)的离散化基于空间上的分段线性有限元和时间上的卷积求积(对应于一阶和二阶后向差分方法),具有恒定的时间步长。对正(t)建立了最佳误差估计,对数据没有或只有低正则性假设。

MSC公司:

65年 积分方程的数值方法
45K05型 积分-部分微分方程
45号05 抽象积分方程,抽象空间中的积分方程
65J10型 线性算子方程的数值解
47G10型 积分运算符
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全文: 内政部

参考文献:

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