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一种新的ODE近似分析方法。 (英语) Zbl 1292.34005号

小结:我们提出了一种求解常微分方程的新算法。通过对一些著名的常微分方程的应用,我们展示了该算法的优越性。讨论了理论考虑。第一个He多项式用于精确求解这些问题。该方法具有良好的稳定性和精度,适用于处理线性和非线性常微分方程组。

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34A25型 常微分方程分析理论:级数、变换、变换、运算微积分等。
34A45型 常微分方程解的理论逼近
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参考文献:

[1] NAYFEH,A.H.2011年。微扰技术导论,Wiley-VCH·Zbl 0449.34001号
[2] RAND,R.H.、ARMBRUSTER,D.和RAND,R,1987年。微扰方法、分岔理论和计算机代数,Springer Verlag,纽约·Zbl 0651.34001号
[3] 他,J.H.,1999年。同伦摄动技术。应用力学与工程中的计算机方法178,257-262·Zbl 0956.70017号
[4] 甘吉,D.D.2006。He同伦摄动法在传热非线性方程中的应用。《物理学快报》A 355,337-341·Zbl 1255.80026号
[5] ABBASBANDY,S.2006年。积分方程的数值解:同调摄动法和阿多米安分解法。应用数学与计算173493-500·Zbl 1090.65143号
[6] YILDIRIM,A.和KOCAK,H.2009年。求解时空分数阶对流扩散方程的同伦摄动方法。水资源进展32,1711-1716。;
[7] SHAKERI,F.和DEHGHAN,M.,2008年。用同伦摄动法求解时滞微分方程。数学与计算机建模48,486-498·Zbl 1145.34353号
[8] AMINIKHAH,H.2010年。NHPM求解非线性Blasius方程的解析近似。偏微分方程的数值方法26,1291-1299·Zbl 1426.34032号
[9] AMINIKHAH,H.和BIAZAR,J.,2009年。一种新的常微分方程HPM。偏微分方程的数值方法26,480-489·Zbl 1185.65129号
[10] BILDIK,N.、KONURALP,A.、ORAKL,B.和KUCUKARSLAN,S.,2006年。用微分变换法和Adomian分解法求解不同类型的偏微分方程。应用数学与计算172551-567·Zbl 1088.65085号
[11] BIAZAR,J.、BABOLIAN,E.和ISLAM,R.2004。用Adomian分解法求解常微分方程组。应用数学与计算147713-719·Zbl 1034.65053号
[12] BABOLIAN,E.,Biazar,J.和Vahidi,A.R.2004年。一类非线性方程组的Adomian分解解法。应用数学与计算150,847-854·兹比尔1075.65073
[13] PAMUK,S.2005年。用Adomian分解法求解多孔介质方程。《物理学快报》A 344,184-188·Zbl 1194.65148号
[14] LIAO,S.2004年。关于非线性问题的同伦分析方法。应用数学与计算147499-513·Zbl 1086.35005号
[15] ABBASBANDY,2006年。同伦分析方法在传热非线性方程中的应用。《物理快报》A 360,109-113·Zbl 1236.80010号
[16] JAFARI,H.和SEIFI,S.2009年。求解线性和非线性分数阶扩散波方程的同伦分析方法。非线性科学与数值模拟中的通信14,2006-2012·Zbl 1221.65278号
[17] ODIBAT,Z.,MOMANI,S.和ERTURK,S.,2008年。广义微分变换法:应用于分数阶微分方程。应用数学与计算197,467-477·Zbl 1141.65092号
[18] ERTURK,S.和MOMANI,S.2008年。用微分变换法求解分数阶微分方程组。计算与应用数学杂志215142-151·Zbl 1141.65088号
[19] AYAZ,F.2004年。微分方程组的微分变换解法。应用数学与计算147,547-567·Zbl 1032.35011号
[20] GHORBANI,A.2009年。超越Adomian多项式:He多项式。混沌、孤子与分形39,14861492·Zbl 1197.65061号
[21] SHAWAGFEH,N.T.1993年。Lane-Emden方程的非微扰近似解。数学杂志。物理学。34, 4364-4369.; ·Zbl 0780.34007号
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