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:2504.20524

帮助 | 高级搜索

数学 > 数值分析

arXiv:2504.20524 (math)
[提交于 2025年4月29日 ]

标题: 有限元方法结合Grünwald-Letnikov型时间逼近在常时间延迟次扩散方程中的应用

标题: Finite element method with Grünwald-Letnikov type approximation in time for a constant time delay subdiffusion equation

Authors:Weiping Bu, Xueqin Zhang, Weizhi Liao, Yue Zhao
摘要: 在这项工作中,考虑了一个具有常数时间延迟$\tau$的次扩散方程。 首先,研究了所考虑问题解的规律性,发现其一阶时间导数在$t=0^+$处表现出奇异性,而二阶时间导数在$t=0^+$和$\tau^+$处显示出奇异性,同时解可以分解为其奇异部分和正则部分。 然后,我们基于空间上的标准伽辽金有限元方法和时间上的Grünwald-Letnikov型近似,推导出一个完全离散的有限元方案来求解所考虑的问题。 分析表明,所开发的数值格式是稳定的。 为了讨论误差估计,建立了新的离散Gronwall不等式。 在上述解的分解下,我们得到了所开发数值格式的时间局部误差估计。 最后,提供了一些数值测试以支持我们的理论分析。
摘要: In this work, a subdiffusion equation with constant time delay $\tau$ is considered. First, the regularity of the solution to the considered problem is investigated, finding that its first-order time derivative exhibits singularity at $t=0^+$ and its second-order time derivative shows singularity at both $t=0^+$ and $\tau^+$, while the solution can be decomposed into its singular and regular components. Then, we derive a fully discrete finite element scheme to solve the considered problem based on the standard Galerkin finite element method in space and the Gr\"unwald-Letnikov type approximation in time. The analysis shows that the developed numerical scheme is stable. In order to discuss the error estimate, a new discrete Gronwall inequality is established. Under the above decomposition of the solution, we obtain a local error estimate in time for the developed numerical scheme. Finally, some numerical tests are provided to support our theoretical analysis.
主题: 数值分析 (math.NA)
引用方式: arXiv:2504.20524 [math.NA]
  (或者 arXiv:2504.20524v1 [math.NA] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.20524
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Weiping Bu [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2025 年 4 月 29 日 08:09:56 UTC (21 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)
  • 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 | 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