Métodos eficientes para las funciones de onda esferoidales prolatas de tipo Chebyshev y los valores propios correspondientes
Autores: Tian, Yan; Liu, Guidong
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Métodos eficientes para las funciones de onda esferoidales prolatas de tipo Chebyshev y los valores propios correspondientes
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Métodos
Valores propios
Valores de función
Funciones de onda esferoidales prolatas de tipo Chebyshev
Transformada rápida de Fourier
Interpolación bariocéntrica
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio explora métodos eficientes para calcular los valores propios y los valores de función asociados con las funciones de onda esferoidales prolatas de tipo Chebyshev (CPSWFs). Aplicando la expansión del factor y las propiedades inherentes de los polinomios de Chebyshev, presentamos una aproximación numérica exacta y estable para los valores propios exactos del operador integral a CPSWFs. Además, ilustramos la eficiencia de emplear la transformada rápida de Fourier y técnicas de interpolación baricéntrica para calcular los valores de CPSWF y cantidades relacionadas, que son esenciales para varias aplicaciones numéricas basadas en estas funciones. El análisis está respaldado por ejemplos numéricos, que validan la precisión y confiabilidad de nuestro enfoque propuesto.
Descripción
Este estudio explora métodos eficientes para calcular los valores propios y los valores de función asociados con las funciones de onda esferoidales prolatas de tipo Chebyshev (CPSWFs). Aplicando la expansión del factor y las propiedades inherentes de los polinomios de Chebyshev, presentamos una aproximación numérica exacta y estable para los valores propios exactos del operador integral a CPSWFs. Además, ilustramos la eficiencia de emplear la transformada rápida de Fourier y técnicas de interpolación baricéntrica para calcular los valores de CPSWF y cantidades relacionadas, que son esenciales para varias aplicaciones numéricas basadas en estas funciones. El análisis está respaldado por ejemplos numéricos, que validan la precisión y confiabilidad de nuestro enfoque propuesto.