La convergencia exponencial y la eficiencia computacional del método BURA-SD para ecuaciones de difusión fraccional en polígonos
Autores: Margenov, Svetozar
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
La convergencia exponencial y la eficiencia computacional del método BURA-SD para ecuaciones de difusión fraccional en polígonos
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Nueva
Mejor Aproximación Racional Uniforme-Semi-Discreta
BURA-SD
Singularidades
Problemas de difusión fraccional
Dominios poligonales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 20
Citaciones: Sin citaciones
En este documento, desarrollamos un nuevo método de Mejor Aproximación Racional Uniforme-Semi-Discreta (BURA-SD) teniendo en cuenta las singularidades de la solución de problemas de difusión fraccionaria en dominios poligonales. Se exploran las capacidades complementarias de la tasa de convergencia exponencial de BURA-SD y el MEF con el objetivo de maximizar el rendimiento general. Un desafío aquí son las ecuaciones de difusión-reacción singularmente perturbadas emergentes. Las principales contribuciones de este documento incluyen estimaciones de errores asintóticamente precisas, terminando con condiciones suficientes para equilibrar errores de diferentes orígenes, garantizando así la alta eficiencia computacional del método.
Descripción
En este documento, desarrollamos un nuevo método de Mejor Aproximación Racional Uniforme-Semi-Discreta (BURA-SD) teniendo en cuenta las singularidades de la solución de problemas de difusión fraccionaria en dominios poligonales. Se exploran las capacidades complementarias de la tasa de convergencia exponencial de BURA-SD y el MEF con el objetivo de maximizar el rendimiento general. Un desafío aquí son las ecuaciones de difusión-reacción singularmente perturbadas emergentes. Las principales contribuciones de este documento incluyen estimaciones de errores asintóticamente precisas, terminando con condiciones suficientes para equilibrar errores de diferentes orígenes, garantizando así la alta eficiencia computacional del método.