Comparative semi-analytical solutions of Caputo time-fractional Fokker–Planck equations via Laplace transform–based decomposition and iterative methods
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 106
فایل این مقاله در 37 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_IJNAO-16-38_003
تاریخ نمایه سازی: 14 مرداد 1405
چکیده مقاله:
In this study, the Laplace Adomian Decomposition Method (LADM) and the Laplace Variational Iteration Method (LVIM) are employed to obtain approximate analytical solutions for both linear and nonlinear time-fractional Fokker-Planck equations (TFFPEs). These methods combine the Laplace transform with the Adomian Decomposition Method (ADM) and the Variational Iteration Method (VIM), respectively. Fractional derivatives are considered in the Caputo sense. The proposed approaches are straightforward to implement and yield solutions without requiring linearization, discretization, or perturbation. Several examples are solved and presented both graphically and numerically to illustrate the accuracy and stability of the methods. A comparison with the exact solution for the classical case confirms that the approximate solutions are in excellent agreement with the exact results. Further comparisons with other methods indicate that the proposed approaches provide improved accuracy while reducing computational effort. All tabular and graphical results are generated using Python. Additionally, the stability and convergence of the proposed methods for TFFPEs are analyzed.
کلیدواژه ها:
Caputo fractional derivative ، time fractional Fokker-Planck equation ، Laplace Transform ، Mittag-Leffler function ، Convergence Analysis ، error analysis
نویسندگان
Monowar Hossain
Department of Mathematics, University of Chittagong, Chattogram ۴۳۳۱, Bangladesh.
Mohammed Aman Ullah
Department of Mathematics, University of Chittagong, Chattogram ۴۳۳۱, Bangladesh.
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 :