SOLVING OF ONE-DIMENSIONAL HYPERSINGULAR INTEGRAL EQUATION USING HAAR’S WAVELETS

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

We constructed a numerical method for the one-dimensional hypersingular integral equation which uses sparse matrix approximations. This method has the same convergence order as conventional methods for hypersingular integral equations but the new method is more effective in both memory and arithmetic operations.

About the authors

D. A. Kogtenev

Marchuk Institute of Numerical Mathematics of RAS

Email: kogtenev.da@phystech.edu
Moscow, Russia

N. L. Zamarashkin

Marchuk Institute of Numerical Mathematics of RAS

Author for correspondence.
Email: nikolai.zamarashkin@gmail.com
Moscow, Russia

References

  1. Gakhov, F.D., Boundary Value Problems, Oxford: Pergamon Press, 1966.
  2. Setukha, A.V., Chislennyi metody v integral’nykh uravneniakh ee ikh prilozhenia (Numerical Methods for Integral Equations and their Applications), Moscow: Argamak-Media, 2014.
  3. Zakharov, E.V., Ryzhakov, G.V., and Setukha, A.V., Numerical solution of 3D problems of electromagnetic wave difraction on a system of ideally conducting surfaces by the method of hypersingular integral equations, Differ. Equat., 2014, vol. 55, no. 9, pp. 1240–1251.
  4. Beylkin, G., Koifman, R., and Rokhlin, V., Fast wavelet transforms and numerical algorithms, I, Comm. Pure Appl. Math., 2019, vol. 44, pp. 141–183.
  5. Chen, Z., Micchelli, C.A., and Xu, Y., Multiscale Methods for Fredholm Integral Equations, Cambridge: Cambridge University Press, 2015.
  6. Aparinov, A.A., Setukha, A.V., and Stavtsev, S.L., Low rank methods of approximation in an electromagnetic problem, Lobachevskii J. Math., 2019, vol. 40, no. 11, pp. 1771–1780.
  7. Amaratunga, K. and Castrillon-Candas, J.E., Surface wavelets: a multiresolution signal processing tool for 3D computational modelling, Int. J. Numer. Meth. Engng., 2001, vol. 55, no. 3, pp. 239–271.
  8. Saad, Y. and Schultz, M.H., GMRES: a generalized minimal residual algorithm for solving nonsymmetric linear systems, SIAM J. Sci. Stat. Comput., 1986, vol. 7, no. 3, pp. 856–869.

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».