Sobre soluciones semi-analíticas para ecuaciones KdV dispersivas linealizadas
Autores: Appadu, Appanah Rao; Kelil, Abey Sherif
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Sobre soluciones semi-analíticas para ecuaciones KdV dispersivas linealizadas
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Ecuaciones dispersivas
Métodos
KdV
Solitones no homogéneos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
Las ecuaciones más conocidas tanto en la teoría de la no linealidad como en la dispersión, las ecuaciones KdV, han recibido una tremenda atención a lo largo de los años y se han utilizado como ecuaciones modelo para el avance de la teoría de los solitones. En este documento, se aplican algunos métodos semi-analíticos para resolver ecuaciones KdV dispersivas linealizadas con términos fuente homogéneos e inhomogéneos. Estos métodos son el método de descomposición Laplace-Adomian (LADM), método de perturbación homotópica (HPM), Método Bernstein-Laplace-Adomian (BALDM) y Método de Transformación Diferencial Reducida (RDTM). Se consideran tres experimentos numéricos. Como contribución principal, propusimos un nuevo esquema, conocido como BALDM, que implica polinomios de Bernstein, transformada de Laplace y método de descomposición de Adomian para resolver ecuaciones KdV dispersivas linealizadas inhomogéneas. Además, se consideran algunas modificaciones de HPM para resolver ciertas ecuaciones KdV inhomogéneas mediante la construcción primero de una homotopía modificada recientemente en el término fuente y en segundo lugar mediante la modificación de la transformada de Laplace con HPM para construir HPTM. Ambas modificaciones de HPM confirman numéricamente la eficiencia y validez de los métodos para algunos problemas de prueba de ecuaciones tipo KdV dispersivas. También aplicamos LADM y RDTM tanto a ecuaciones KdV homogéneas como inhomogéneas para comparar los resultados obtenidos y extender a dimensiones superiores. Como resultado, RDTM se aplica a una ecuación KdV dispersiva en 3D. Los esquemas iterativos propuestos determinaron la solución aproximada sin ninguna discretización, linealización o suposiciones restrictivas. Se evalúa el rendimiento de los cuatro métodos durante tiempos de propagación cortos y largos y calculamos errores absolutos y relativos en un tiempo dado para algunos nodos espaciales.
Descripción
Las ecuaciones más conocidas tanto en la teoría de la no linealidad como en la dispersión, las ecuaciones KdV, han recibido una tremenda atención a lo largo de los años y se han utilizado como ecuaciones modelo para el avance de la teoría de los solitones. En este documento, se aplican algunos métodos semi-analíticos para resolver ecuaciones KdV dispersivas linealizadas con términos fuente homogéneos e inhomogéneos. Estos métodos son el método de descomposición Laplace-Adomian (LADM), método de perturbación homotópica (HPM), Método Bernstein-Laplace-Adomian (BALDM) y Método de Transformación Diferencial Reducida (RDTM). Se consideran tres experimentos numéricos. Como contribución principal, propusimos un nuevo esquema, conocido como BALDM, que implica polinomios de Bernstein, transformada de Laplace y método de descomposición de Adomian para resolver ecuaciones KdV dispersivas linealizadas inhomogéneas. Además, se consideran algunas modificaciones de HPM para resolver ciertas ecuaciones KdV inhomogéneas mediante la construcción primero de una homotopía modificada recientemente en el término fuente y en segundo lugar mediante la modificación de la transformada de Laplace con HPM para construir HPTM. Ambas modificaciones de HPM confirman numéricamente la eficiencia y validez de los métodos para algunos problemas de prueba de ecuaciones tipo KdV dispersivas. También aplicamos LADM y RDTM tanto a ecuaciones KdV homogéneas como inhomogéneas para comparar los resultados obtenidos y extender a dimensiones superiores. Como resultado, RDTM se aplica a una ecuación KdV dispersiva en 3D. Los esquemas iterativos propuestos determinaron la solución aproximada sin ninguna discretización, linealización o suposiciones restrictivas. Se evalúa el rendimiento de los cuatro métodos durante tiempos de propagación cortos y largos y calculamos errores absolutos y relativos en un tiempo dado para algunos nodos espaciales.