Efficient Positivity-Preserving NSFD Scheme: Application to Advection-Diffusion-Reaction Equation
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 236
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JACM-11-3_004
تاریخ نمایه سازی: 29 اردیبهشت 1404
چکیده مقاله:
Solving problems across a wide range of scientific and engineering domains, encompassing physical, mechanical and biological systems as well as financial markets, necessitates addressing parabolic equations of the advection-diffusion-reaction (ADR) variety. In these multifaceted problems, our primary objectives invariably involve determining the concentration of chemical compounds, the pricing of options, or the scale of populations, all of which inherently possess positive attributes. It is noteworthy, however, that the utilization of conventional methodologies, such as the classical finite difference method, can inadvertently give rise to numerical deficiencies, manifesting as spurious oscillations and negative values in the computed solutions due to truncation errors. By employing the nonstandard finite difference (NSFD) method, an improved finite difference framework is established, one that effectively mitigates the aforementioned issues. Specifically, the proposed NSFD scheme guarantees the positivity of the solutions and effectively eliminates any presence of spurious oscillations within the computed solutions.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Reza Shokri Jahandizi
Department of Mathematics, Faculty of Basic Science, Azarbaijan Shahid Madani University, Tabriz, Iran
Mohammad Mehdizadeh Khalsaraei
Department of Mathematics, Faculty of Basic Science, University of Maragheh, Maragheh, Iran
Ali Shokri
Faculty of Mathematics, Statistics and Computer Science, University of Tabriz, Tabriz, Iran
Ali Khani
Department of Mathematics, Faculty of Basic Science, Azarbaijan Shahid Madani University, Tabriz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :