SPECTRAL METHODS FOR SOLVING DIFFERENTIAL AND FUNCTIONAL EQUATIONS

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The operator approach previously developed for the spectral method using Legendre polynomials is generalized here to any systems of basis functions (not necessarily orthogonal) that satisfy two conditions: the result of the operation of multiplication by x or differentiation with respect to x is expressed in the same functions. All systems of classical orthogonal polynomials meet these conditions. In particular, a spectral method utilizing Chebyshev polynomials is constructed, which is most efficient for numerical calculations. This method is applied for the numerical solution of linear functional equations that arise in generalized series summation problems, aswell as in problems of analytic continuation of discrete mappings. It is also shown how these methods solve nonstandard and nonlinear boundary value problems for which conventional algorithms are not applicable.

About the authors

V. P Varin

Keldysh Institute of Applied Mathematics RAS

Email: varin@keldysh.ru
Moscow, Russia

References

  1. Варин В.П. Аппроксимация дифференциальных операторов с учетом граничных условий //Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2023. Т 63. №8. С. 1251-1271.
  2. Варин В.П. Аппроксимация дифференциальных операторов с учетом граничных условий // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. 2022. № 77.
  3. Wilf H.S. Mathematics for the physical sciences. New-York. Wiley. 1962.
  4. Gantmacher F.R. Application of the Theory of Matrices. New-York. Chelsea Press. 1960.
  5. Boyd J.P., Petschek R. The Relationships Between Chebyshev, Legendre and Jacobi Polynomials: The Generic Superiority of Chebyshev Polynomials and Three Important Exceptions // J. of Scientific Computing. 2014. V. 59. P. 1-27.
  6. Варин В.П. Факториальное преобразование некоторых классических комбинаторных последовательностей //Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2018. Т. 59. № 6. С. 1747-1770.
  7. Pashkovskii S. Computational Application of Chebyshev Polynomials and Series Moscow. Nauka. 1983. [in Russsian].
  8. Варин В.П. Инвариантные кривые некоторых дискретных динамических систем // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2022. Т. 62. № 2. С. 199-216.
  9. Варин В.П. Функциональное суммирование рядов // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2023. Т. 63. № 1. С. 3-17.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».