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An efficient and memory saving algorithm for subdiffusion equation using incremental singular value decomposition
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AI
DOI：10.1016/j.jcp.2026.115246.png)
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摘要
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本文针对时间分数阶偏微分方程（TFPDEs）数值解中一个众所周知的问题展开研究，即对全部先前时间层的依赖导致存储需求随时间步数线性增长。为克服此困难，我们提出了一种基于增量奇异值分解（ISVD）的高效算法，该算法避免了存储完整解历史所带来的过度内存需求。建立了严格的误差分析，并通过数值实验验证了理论结果。与直接法和一种代表性的快速评估方法进行比较表明，所提出的ISVD方法相较于直接法显著降低了内存使用量，且在测试的参数范围内与快速方法保持竞争力。
Keyword:
Time-fractional partial differential equation
Caputo derivative
Incremental singular value decomposition
Finite element method
期刊
IF:
3.8
论文数:
1.6W
被引数:
7.4W
机构
引用论文
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