Generalized Bessel Quasilinearization Technique Applied to Bratu and Lane–Emden-Type Equations of Arbitrary Order
Notice bibliographique
Résumé
The ultimate goal of this study is to develop a numerically effective approximation technique to acquire numerical solutions of the integer and fractional-order Bratu and the singular Lane–Emden-type problems especially with exponential nonlinearity. Both the initial and boundary conditions were considered and the fractional derivative being considered in the Liouville–Caputo sense. In the direct approach, the generalized Bessel matrix method based on collocation points was utilized to convert the model problems into a nonlinear fundamental matrix equation. Then, the technique of quasilinearization was employed to tackle the nonlinearity that arose in our considered model problems. Consequently, the quasilinearization method was utilized to transform the original nonlinear problems into a sequence of linear equations, while the generalized Bessel collocation scheme was employed to solve the resulting linear equations iteratively. In particular, to convert the Neumann initial or boundary condition into a matrix form, a fast algorithm for computing the derivative of the basis functions is presented. The error analysis of the quasilinear approach is also discussed. The effectiveness of the present linearized approach is illustrated through several simulations with some test examples. Comparisons with existing well-known schemes revealed that the presented technique is an easy-to-implement method while being very effective and convenient for the nonlinear Bratu and Lane–Emden equations.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».