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:2504.09526v1

帮助 | 高级搜索

数学 > 数值分析

arXiv:2504.09526v1 (math)
[提交于 2025年4月13日 (此版本) , 最新版本 2025年5月23日 (v2) ]

标题: 基于移位Gegenbauer伪谱方法的黎曼-刘维尔分数阶积分的超指数逼近

标题: Super-Exponential Approximation of the Riemann-Liouville Fractional Integral via Shifted Gegenbauer Pseudospectral Methods

Authors:Kareem T. Elgindy
摘要: 本文介绍了一种位移Gegenbauer伪谱(SGPS)方法,用于高精度逼近左Riemann-Liouville分数阶积分(RLFI)。通过使用可预先计算的分数阶位移Gegenbauer积分矩阵(FSGIMs),该方法对光滑函数实现了超指数收敛,在计算成本最小的情况下提供了接近机器精度的准确性。可调节的位移Gegenbauer(SG)参数使得在不同问题中可以灵活优化,而严格的误差分析证实了在最优设置下误差迅速衰减。数值实验表明,SGPS方法在精度上比MATLAB的integral、MATHEMATICA的NIntegrate和现有技术高出多达两个数量级,对于不同的分数阶0 <\alpha < 1,其效率也更优。其适应性和精确性使SGPS方法成为分数阶微积分的一种变革性工具,非常适合建模具有记忆性和非局部行为的复杂系统。
摘要: This paper introduces a shifted Gegenbauer pseudospectral (SGPS) method for high-precision approximation of the left Riemann-Liouville fractional integral (RLFI). By using precomputable fractional-order shifted Gegenbauer integration matrices (FSGIMs), the method achieves super-exponential convergence for smooth functions, delivering near machine-precision accuracy with minimal computational cost. Tunable shifted Gegenbauer (SG) parameters enable flexible optimization across diverse problems, while rigorous error analysis confirms rapid error decay under optimal settings. Numerical experiments demonstrate that the SGPS method outperforms MATLAB's integral, MATHEMATICA's NIntegrate, and existing techniques by up to two orders of magnitude in accuracy, with superior efficiency for varying fractional orders 0 < \alpha < 1. Its adaptability and precision make the SGPS method a transformative tool for fractional calculus, ideal for modeling complex systems with memory and non-local behavior.
主题: 数值分析 (math.NA)
引用方式: arXiv:2504.09526 [math.NA]
  (或者 arXiv:2504.09526v1 [math.NA] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.09526
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Kareem Elgindy [查看电子邮件]
[v1] 星期日, 2025 年 4 月 13 日 11:26:12 UTC (3,557 KB)
[v2] 星期五, 2025 年 5 月 23 日 15:05:36 UTC (2,627 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • 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 | 2025-04
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