A new fast predictor-corrector method for nonlinear time-fractional reaction-diffusion equation with nonhomogeneous terms

数学 预测-校正方法 非线性系统 方案(数学) 分数阶微积分 扩散方程 应用数学 趋同(经济学) 初值问题 数学分析 物理 经济增长 量子力学 经济 经济 服务(商务)
作者
Zhenming Wang,Xiaozhong Yang,Xin Gao
出处
期刊:Discrete and Continuous Dynamical Systems-series B [American Institute of Mathematical Sciences]
卷期号:28 (7): 3898-3924 被引量:1
标识
DOI:10.3934/dcdsb.2022247
摘要

Time-fractional reaction-diffusion (TFRD) equation is an important fractional parabolic equation, and the research of its numerical solution has scientific significance and engineering application value. In this paper, a new fast predictor-corrector (FP-C) scheme is constructed based on fast L1 approximation of Caputo fractional derivative for solving nonlinear TFRD equation with nonhomogeneous terms. The linearized implicit difference scheme is used for the predictor step and Crank-Nicolson(C-N) scheme is used for the corrector step. Theoretical analysis proves that FP-C scheme is convergent and stable unconditionally for nonlinear TFRD equation. Numerical analysis and experiments show that the computational accuracy of FP-C scheme is $ O(\tau^{2-\alpha}+h^2) $ under the strong regularity condition and $ O(\tau^{\alpha}+h^2) $ under the weak regularity condition. Compared with the classical predictor-corrector (P-C) scheme based on standard L1 approximation, the FP-C scheme improves the computational efficiency without losing the computational accuracy. It is shown that the new FP-C scheme is an efficient method to solve nonlinear TFRD equation with nonhomogeneous terms.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
xuan发布了新的文献求助10
1秒前
Qing完成签到,获得积分10
1秒前
merry6669完成签到 ,获得积分10
7秒前
Lucas应助xuan采纳,获得10
7秒前
7秒前
7秒前
7秒前
7秒前
8秒前
8秒前
Lucas应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
9秒前
FashionBoy应助WH采纳,获得10
12秒前
liuzengzhang666完成签到,获得积分10
13秒前
14秒前
KKUMee完成签到,获得积分10
14秒前
搞怪靖发布了新的文献求助10
15秒前
200308156313发布了新的文献求助10
15秒前
j7完成签到 ,获得积分10
15秒前
victorchen完成签到,获得积分10
16秒前
Chen发布了新的文献求助10
19秒前
Dabaozi完成签到,获得积分10
21秒前
Fanzine完成签到,获得积分10
23秒前
顾矜应助KerwinLLL采纳,获得10
26秒前
满意雪碧完成签到,获得积分10
26秒前
文静身边充满小确幸完成签到 ,获得积分10
28秒前
29秒前
嘉心糖应助Reybor采纳,获得30
31秒前
七月份的表完成签到,获得积分10
32秒前
34秒前
35秒前
深情安青应助七月份的表采纳,获得10
35秒前
嘻嘻嘻发布了新的文献求助10
35秒前
37秒前
38秒前
郑启完成签到 ,获得积分10
39秒前
KerwinLLL发布了新的文献求助10
40秒前
200308156313发布了新的文献求助10
41秒前
胖橘发布了新的文献求助10
43秒前
斯文败类应助不觉晚风采纳,获得10
43秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 500
Yangtze Reminiscences. Some Notes And Recollections Of Service With The China Navigation Company Ltd., 1925-1939 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6356319
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8171229
关于积分的说明 17203422
捐赠科研通 5412263
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2864564
邀请新用户注册赠送积分活动 1842078
关于科研通互助平台的介绍 1690356