A robust numerical approximation of advection diffusion equations with nonsingular kernel derivative
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this article we aim to approximate linear time fractional advection diffusion equations (TFADE) with Atangana-Baleanu- Caputo(ABC) derivative using local meshless method and Laplace transformation(LT). The method comprises of three steps. In the first step the the time variable is eliminated using LT. In the second step the reduced problem is solved using local meshless method. In the third step the solution of TFADE with ABC derivative is retrieved from local meshless methods solution by representing it as Bromwich integral. We then approximate the integral using some suitable quadrature rule. The stability and convergence of the method are discussed. The local meshless method is utilized to overcome the ill-conditioning issue of the interpolation matrices in global meshless methods and to over come the shape parameters sensitivity. Also in comparison with time stepping methods the LT is employed and contour integration technique is utilized to deal with the ABC derivative, which circumvent the calculation of costly convolution integrals in the approximation of ABC derivative, and also avoids the effect of time step on the stability and accuracy. Some test problems are considered in one and two dimensions to validate the proposed numerical method. The two dimensional problem is solved in regular and irregular domains. The computational experiments confirms that this method is computationally efficient and highly accurate for such type of problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».