Computation· 2026Q2
Doğrusal Olmayan Volterra–Hammerstein Denklemleri İçin Kesin Bir Operasyonel İntegrasyon Matrisi ile Chebyshev Spektral Yerleştirme
Chebyshev Spectral Collocation with an Exact Operational Integration Matrix for Nonlinear Volterra–Hammerstein Equations
- 0atıf
- Q2SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Kesin bir operasyonel entegrasyon matrisi kullanan bir Chebyshev spektral yerleştirme yöntemi, yerleştirme ve entegrasyon için tekil düğüm kümelerini birleştirerek, doğrusal olmayan Volterra–Hammerstein denklemleri için Newton iterasyonu başına çalışma süresini 8 kata kadar (N=80) azaltır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Doğrusal olmayan Volterra–Hammerstein denklemleri için kesin bir operasyonel entegrasyon matrisi kullanan yeni bir Chebyshev spektral yerleştirme yöntemi.
- Yöntem, yerleştirme ve entegrasyon için düğüm kümelerini birleştirerek hata kaynaklarını integrand enterpolasyonuna indirger.
- ∥u−uN∥Lω2(I)≤CN−m ve ∥u−uN∥L∞(I)≤CN12−m yakınsama oranları belirlenmiştir.
- Newton iterasyonu başına çalışma süresi, entegrasyon tabanlı yöntemlere kıyasla 8 kata kadar (N=80) azaltılmıştır.
- Bir SIR modeli, yalnızca N=12 yerleştirme noktasıyla 10−8 doğruluk elde etmiştir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
This paper proposes a Chebyshev spectral collocation method for nonlinear Volterra–Hammerstein integral equations of the second kind with smooth kernels. We approximate the unknown solution using a finite Chebyshev expansion and place collocation points at the Chebyshev–Gauss–Lobatto nodes. Conventional methods apply separate grids for collocation and quadrature. In contrast, we discretise the integral operator using a Chebyshev operational integration matrix that is exact for polynomials of degree up to N. This construction allows collocation and integration to share a single node set, leaving the integrand’s interpolation error as the dominant remaining error source. We present a complete convergence analysis in Lω2(I) and L∞(I). Under a strict contraction assumption on the Volterra integral operator and for m-times continuously differentiable data, we establish ∥u−uN∥Lω2(I)≤CN−m and ∥u−uN∥L∞(I)≤CN12−m. Numerical experiments validate our theoretical findings. For the epidemiological SIR model, our scheme achieves an accuracy of 10−8 using only N=12 collocation points. A systematic comparison with a Gauss–Legendre quadrature-based Chebyshev collocation method clarifies the distinct advantages of each approach. The quadrature-based method yields higher accuracy on smooth problems by factors between 10 and 105. Meanwhile, the operational integration matrix reduces the wall-clock runtime per Newton iteration by up to a factor of 8 at N=80. Thus, this work delivers analytical and structural contributions: a self-contained convergence theory for the operational matrix approach and a unified node set for collocation and integration. A lower computational cost during repeated Newton iterations is also demonstrated.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Computation, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Sayısal Analiz
Numerical AnalysisMathematics