This paper aims to construct an efficient and highly accurate numerical method to solve a class of parabolic integro-fractional differential equations, which is based on wavelets and $L2$-$1_\sigma$ scheme; specifically, the Haar wavelet decomposition is used for grid adaptation and efficient computations, while the high order $L2$-$1_\sigma$ scheme is taken into account to discretize the time-fractional operator. In particular, second-order discretizations are used to approximate the spatial derivatives to solve the one-dimensional problem. In contrast, a repeated quadrature rule based on trapezoidal approximation is employed to discretize the integral operator. On the other hand, we use the semi-discretization of the proposed two-dimensional model based on the $L2$-$1_\sigma$ scheme for the fractional operator and composite trapezoidal approximation for the integral part. Then, the spatial derivatives are approximated by using the two-dimensional Haar wavelet. Here, we investigated theoretically and verified numerically the behavior of the proposed higher-order numerical method. In particular, the stability and convergence analysis of the proposed higher-order method has been studied. The obtained results are compared with some existing techniques through several graphs and tables, and it is shown that the proposed higher-order methods have better accuracy and produce less error compared with the $L1$ scheme.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
19篇ICML2019论文摘录选读!
专知
28+阅读 · 2019年4月28日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月9日
Arxiv
22+阅读 · 2022年2月4日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员