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24.11.2017 | Original Article | Ausgabe 3/2018

Engineering with Computers 3/2018

Capillary formation in tumor angiogenesis through meshless weak and strong local radial point interpolation

Zeitschrift:
Engineering with Computers > Ausgabe 3/2018
Autoren:
Elyas Shivanian, Ahmad Jafarabadi

Abstract

This article is devoted to showing the efficiency and accuracy of two numerical procedures for the numerical solution of the capillary formation in tumor angiogenesis. A meshless local radial point interpolation (MLRPI) scheme based on Galerkin weak form is analyzed. The reason for choosing MLRPI approach is that it does not require any background integration cells; instead, integrations are implemented over local quadrature domains, which are further simplified for reducing the complication of computation using regular and simple shape. The spectral meshless radial point interpolation (SMRPI) method does not need any integration. The radial point interpolation method is proposed to construct shape functions for MLRPI and basis functions for SMRPI. A weak formulation with a Heaviside step function transforms the set of governing equations into local integral equations on local subdomains in MLRPI, whereas the operational matrices convert easily the governing equations (even high order) into a linear system of equations in SMRPI. The finite difference technique is employed to approximate the time derivatives. A stability analysis technique based on the eigenvalue of the matrices is employed to check the stability condition for the presented meshless methods. Furthermore, the methods are successfully applied to solve the problem with high values of the cell diffusion constant which many of the available methods did not investigate for solving these cases. Because of non-availability of the exact solution, we consider two strategies for checking the stability of time difference scheme and for surveying the convergence of the fully discrete scheme. From numerical results, it is considerable that the present methods provide the similar results. Moreover, less CPU time and less computational complexity are two advantages of the SMRPI method with respect to the MLRPI method.

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