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通过扩展实现分数阶拉普拉斯方程的约化基方法。 (英语) Zbl 1434.65235号

摘要:分数拉普拉斯方程正在成为数学建模和预测的重要工具。近年来,在开发精确和稳健的算法来数值求解此类问题方面取得了很大进展,但大多数分数阶问题的求解器计算成本高昂。实践者通常对选择数学模型的分数指数以匹配实验和/或观测数据感兴趣;这需要对进入模型的指数和其他参数的几个值的分数方程进行计算求解,这是一个计算成本高昂的多查询问题。为了解决这一困难,我们提出了一种基于约化基方法(RBM)的分数阶拉普拉斯问题模型降阶策略。我们针对分数阶偏微分方程(PDE)的RBM算法与传统的PDE解算器相比,可以实现显著的加速,同时保持精度。我们的数值结果证明了RBM算法在二维分数拉普拉斯问题上的准确性和效率。

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65N30型 含偏微分方程边值问题的有限元、Rayleigh-Ritz和Galerkin方法
35兰特 分数阶偏微分方程

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