Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:1911.02149

帮助 | 高级搜索

数学 > 数值分析

arXiv:1911.02149 (math)
[提交于 2019年11月6日 ]

标题: 非光滑初始数据的反向分数阶费曼-卡克方程的误差估计

标题: Error estimates for backward fractional Feynman-Kac equation with non-smooth initial data

Authors:Jing Sun, Daxin Nie, Weihua Deng
摘要: 本文中,我们关注带有非光滑初始数据的反向分数阶Feynman-Kac方程的数值解法。 此处我们首先提供解的正则性估计。 然后我们使用向后欧拉和二阶向后差分卷积求积法来近似Riemann-Liouville分数阶本质导数,并在时间上得到一阶和二阶收敛性。 有限元方法用于离散拉普拉斯算子,并获得最优收敛率。 与之前关于反向分数阶Feynman-Kac方程的工作相比,当前离散化的主要优势是我们不需要对解在时间和空间方向上的正则性做出假设。 此外,还提供了时间半离散格式和全离散格式的误差估计。 最后,我们进行了数值实验以验证所提出算法的有效性。
摘要: In this paper, we are concerned with the numerical solution for the backward fractional Feynman-Kac equation with non-smooth initial data. Here we first provide the regularity estimate of the solution. And then we use the backward Euler and second-order backward difference convolution quadratures to approximate the Riemann-Liouville fractional substantial derivative and get the first- and second-order convergence in time. The finite element method is used to discretize the Laplace operator with the optimal convergence rates. Compared with the previous works for the backward fractional Feynman-Kac equation, the main advantage of the current discretization is that we don't need the assumption on the regularity of the solution in temporal and spatial directions. Moreover, the error estimates of the time semi-discrete schemes and the fully discrete schemes are also provided. Finally, we perform the numerical experiments to verify the effectiveness of the presented algorithms.
评论: 23页
主题: 数值分析 (math.NA)
引用方式: arXiv:1911.02149 [math.NA]
  (或者 arXiv:1911.02149v1 [math.NA] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1911.02149
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: Journal of Scientific Computing, 84, 6 (2020)
相关 DOI: https://doi.org/10.1007/s10915-020-01256-3
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Weihua Deng Professor [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2019 年 11 月 6 日 00:15:31 UTC (33 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
math.NA
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2019-11
切换浏览方式为:
cs
cs.NA
math

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号