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Un método de función de forma de contorno para calcular valores propios y funciones propias de problemas de Sturm-Liouville

Autores: Liu, Chein-Shan; Chang, Jiang-Ren; Shen, Jian-Hung; Chen, Yung-Wei

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Un método de función de forma de contorno para calcular valores propios y funciones propias de problemas de Sturm-Liouville


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Formas canónicas
Método de función de forma de contorno
Autovalores
Autofunción
Problema de Sturm-Liouville
Ejemplos numéricos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 21

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En el documento, transformamos el problema general de Sturm-Liouville (SLP) en dos formas canónicas: una con condiciones de contorno de Dirichlet homogéneas y otra con condiciones de contorno de Neumann homogéneas. Se construyó un método de función de forma de contorno (BSFM) para resolver los SLP de estas dos formas canónicas. Debido a la propiedad de la función de forma de contorno, pudimos transformar los SLP en un problema de valor inicial para la nueva variable con valores iniciales que se dieron definitivamente. Mientras tanto, el valor terminal en el límite derecho podría determinarse completamente utilizando una condición de normalización dada para la unicidad de la función propia. De esta manera, podríamos determinar directamente los autovalores como los puntos de intersección de una curva de autovalores con la línea cero, que era una línea horizontal en el plano que consistía en los valores cero de la función objetivo con respecto al parámetro eigen. Empleamos una técnica de ajuste más delicada o el método de integración de tiempo ficticio para resolver una ecuación algebraica implícita para la curva de autovalores. Podríamos integrar la ecuación de Sturm-Liouville usando los valores iniciales dados para obtener la función propia asociada cuando se obtuvo el autovalor. Ocho ejemplos numéricos revelaron una gran ventaja del BSFM, que fácilmente obtuvo autovalores y autofunciones con la precisión deseada.

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