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Numerical Solution for Brain Tumour Model Using an Efficient Technique
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AI
DOI：10.1002/adts.202501661.png)
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摘要
En 中文
本文重点研究实体肿瘤，特别是恶性肿瘤，通过使用旨在解释其生长的复杂数学模型，其生长主要受细胞增殖驱动。其中，胶质瘤作为脑癌最严重的形式之一，因其独特的深部浸润周围组织的行为而备受关注。我们主要研究一种特定的胶质瘤类型——多形性胶质母细胞瘤，使用由Burgess方程控制的脑肿瘤生长模型。为此，我们实施了一种混合数值方案，该方案结合了多项式微分求积方法和最佳四阶三阶强稳定性保持时间步进Runge-Kutta（SSP-RK43）算法。此外，使用矩阵方法研究了所提出方法的稳定性，并给出了所提出方案的收敛阶。对所提出的方案进行了模拟和测试。在误差方面，将结果与现有方法进行比较。给出了每个示例的计算时间。低计算成本表明了所提出方案的有效性。
Keyword:
brain tumour model
numerical method
polynomial differential quadrature method
Runge-Kutta method
期刊
IF:
2.9
论文数:
584
被引数:
3.6K
机构
引用论文
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