Об одном численном алгоритме восстановления порядка дробной производной в обобщенном волновом уравнении

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность и цели. Целью работы является разработка численного алгоритма приближенного восстановления порядка производной в одном уравнении в частных производных дробного порядка, известном как обобщенное волновое уравнение. Актуальность работы обусловлена как значительной практической потребностью в совершенствовании математического аппарата решения обратных и некорректных задач, так и возрастающим числом приложений уравнений в частных производных дробного порядка к математическому моделированию в различных областях физики и техники. Материалы и методы. Для решения поставленной задачи применяется подход, основанный на сведении ее к интегральному уравнению, нелинейному относительно искомого параметра, и решению этого уравнения при помощи непрерывного операторного метода решения нелинейных уравнений в банаховых пространствах. Результаты. Применение непрерывного операторного метода позволило построить численный алгоритм восстановления порядка дробной производной в обобщенном волновом уравнении в дополнительном предположении о знании значения решения уравнения в одной произвольной точке. Выводы. Описанный подход является достаточно эффективным при решении обратных задач для уравнений в частных производных дробного порядка. Представляет значительный интерес распространение этого подхода на более широкие классы обратных и некорректных задач для уравнений с дробными производными.

Об авторах

Владимир Андреевич Рязанцев

Пензенский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: ryazantsevv@mail.ru

кандидат технических наук, доцент кафедры высшей и прикладной математики

(Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40)

Список литературы

  1. Ашуров Р. Р., Файзиев Ю. Э. Обратная задача по определению порядка дробной производной в волновом уравнении // Математические заметки. 2021. Т. 110, № 6. С. 824‒836. doi: 10.4213/mzm13090
  2. Ashurov R., Sitnik S. Identification of the order of the fractional derivative for the fractional wave equation // Fractal and fractional. 2023. Vol. 7, № 1. P. 67. doi: 10.3390/fractalfract7010067
  3. Li Z., Yamamoto M. Inverse problems of determining coefficients of the fractional partial differential equations // Handbook of fractional calculus with applications. 2019. Vol. 2. P. 443‒464. doi: 10.48550/arXiv.1904.05505
  4. Tatar S., Ulusoy S. A uniqueness result for an inverse problem in a space-time fractional diffusion equation // Electronic Journal of Differential Equations. 2013. Vol. 257. P. 1‒9.
  5. Cheng J., Nakagawa J., Yamamoto M., Yamazaki T. Uniqueness in an inverse problem for a one-dimensional fractional diffusion equation // Inverse Problems. 2009. Vol. 25, № 11. id. 115002. doi: 10.1088/0266-5611/25/11/115002
  6. Zheng X., Cheng J., Wang H. Uniqueness of determining the variable fractional order in variable-order time-fractional diffusion equations // Inverse Problems. 2019. Vol. 35, № 12. id. 125002. doi: 10.1088/1361-6420/ab3aa3
  7. Твердый Д. А., Паровик Р. И. Решение обратной задачи по идентификации порядка дробной производной в математической модели динамики солнечной активности на стадии подъема // Вестник КРАУНЦ. Физико-математические науки. 2023. Т. 45, № 4. С. 36‒51. doi: 10.26117/2079-6641-2023-45-4-36-51
  8. Васильев В. И., Кардашевский А. М. Численная идентификация порядка дробной производной по времени модели субдиффузии // Математические заметки СВФУ. 2020. Т. 27, № 4. С. 60‒71. doi: 10.25587/SVFU.2020.98.14.005
  9. Бойков И. В., Рязанцев В. А. Об одном приближенном методе определения коэффициента теплопроводности // Журнал Средневолжского математического общ ества. 2019. Т. 21, № 2. С. 149‒163. doi: 10.15507/2079-6900.21.201902.149-163
  10. Бойков И. В., Рязанцев В. А. О численном решении коэффициентной обратной за- дачи для гиперболических уравнений // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Физико-математические науки. 2019. № 3. С. 47‒62. doi: 10.21685/2072-3040-2019-3-4
  11. Бойков И. В., Рязанцев В. А. Об одном приближенном методе решения обратной коэффициентной задачи для уравнения теплопроводности // Сибирский журнал индустриальной математики. 2021. Т. 24, № 2 (86). С. 5‒22. doi: 10.33048/SIBJIM.2021.24.201
  12. Бойков И. В., Рязанцев В. А. Об одном итерационном методе решения прямых и обратных задач для параболических уравнений // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Математика. Механика. Информатика. 2023. Т. 23, № 3. С. 286‒310. doi: 10.18500/1816-9791-2023-23-3-286-310
  13. Бойков И. В., Рязанцев В. А. Численное восстановление начального условия в за- дачах Коши для линейных параболических и гиперболических уравнений // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Физико-математические науки. 2020. № 3. С. 68‒84. doi: 10.21685/2072-3040-2020-3-6
  14. Бойков И. В., Рязанцев В. А. Об одном методе восстановления граничного условия для линейных уравнений параболического типа // Известия высших учебных заве- дений. Поволжский регион. Физико-математические науки. 2020. № 4. С. 42‒56. doi: 10.21685/2072-3040-2020-4-4
  15. Boykov I. V., Ryazantsev V. A. On the problem of recovering boundary conditions in the third value problem for parabolic equation // University Proceedings. Volga region. Physical and Mathematical Sciences. 2021. № 2 (58). P. 3‒13. doi: 10.21685/2072- 3040-2021-2-1
  16. Бойков И. В. Об одном непрерывном методе решения нелинейных операторных уравнений // Дифференциальные уравнения. 2012. Т. 48, № 9. С. 1308‒1314.
  17. Самко С. Г., Килбас А. А., Маричев О. И. Интегралы и производные дробного по- рядка и некоторые их приложения. Минск : Наука и техника, 1987. 688 с.
  18. Нахушев А. М. Дробное исчисление и его применение. М. : Физматлит, 2003. 272 с.
  19. Учайкин В. В. Метод дробных производных. Ульяновск : Артишок, 2008. 512 с.
  20. Крылов В. И., Скобля Н. С. Методы приближенного преобразования Фурье и обращения преобразования Лапласа. М. : Наука, 1974. 224 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».