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计算神经科学中出现的含时奇摄动微分-微分对流扩散方程的一种新的数值算法。 (英语) Zbl 1513.65272号

摘要:本文研究并构造了计算生物科学中出现的具有延迟项的奇摄动微分-微分对流扩散方程的高阶数值算法。由于扰动参数和延迟项的存在,所考虑的一类问题的解可能表现出边界层。我们讨论了精确解及其偏导数的分析行为。我们使用泰勒级数展开来近似模型问题的提前项和延迟项,然后在时间方向的等距网格上使用Crank-Nicolson方法,在空间方向的广义Shishkin网格上使用修改的三次B样条基函数来离散问题。我们还证明了所开发的算法是无条件稳定的。证明了该数值算法在空间方向上四阶一致收敛到对数因子,在时间方向上二阶收敛。为了验证所提数值算法的准确性和理论结果,我们进行了三个数值实验。我们还将我们的方法与文献中的现有方案进行了比较,以证明所提出的数值算法的准确性。

MSC公司:

2006年6月65日 含偏微分方程初值和初边值问题的有限差分方法
65D07年 使用样条曲线进行数值计算
65号35 偏微分方程边值问题的谱、配置及相关方法
35B25型 偏微分方程背景下的奇异摄动
41A58型 级数展开(例如泰勒级数、利德斯通级数,但不是傅里叶级数)
35R07型 时间尺度上的PDE
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全文: 内政部

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