Fixed point theory approach in vector-valued metric spaces for the solvability of multivariate integral equation systems
محل انتشار: فصلنامه ریاضی و علوم محاسباتی، دوره: 7، شماره: 2
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 98
فایل این مقاله در 16 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_JMCS-7-2_005
تاریخ نمایه سازی: 16 تیر 1405
چکیده مقاله:
This study investigates the existence of solutions for certain systems of integral equations in multi-component models with asymmetric and heterogeneous dynamics, using fixed point theory. Classical metric frameworks are not sufficiently flexible to adequately capture these systems, highlighting the need for more flexible approaches. To address these challenges, a Perov-type vector-valued metric space endowed with a triangle inequality controlled by two matrices is introduced, which extends classical metric frameworks by incorporating two independent control matrices. This double-controlled structure significantly enlarges the admissible class of mappings and allows component-wise control adapted to heterogeneous dynamics. Within this setting, the concept of \mathbb{M}_\alpha-admissible pairs of selfmaps is defined, and new common fixed point theorems under generalized matrix-type contraction conditions are established, extending several existing results in the literature. The proposed methodology is applied to a two-dimensional integral equation system, and a numerical example is presented to validate the theoretical results.
کلیدواژه ها:
&lrm ، Common fixed point ، \mathbb{M}_\alpha-admissible pair of selfmaps ، Perov-type vector-valued metric spaces with double-controlled triangle inequality ، &lrm ، Integral equation systems
نویسندگان
Pari Amiri
Department of Advanced Sciences, Faculty of Advanced Technologies, University of Mohaghegh Ardabili, Namin, 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 :