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Journal of Scientific Computing

Erschienen in:

20.02.2017

High-Order Accurate Adaptive Kernel Compression Time-Stepping Schemes for Fractional Differential Equations

verfasst von: Daniel Baffet, Jan S. Hesthaven

Erschienen in: Journal of Scientific Computing | Ausgabe 3/2017

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Abstract

High-order adaptive methods for fractional differential equations are proposed. The methods rely on a kernel compression scheme for the approximation and localization of the history term. To avoid complications typical to multistep methods, we focus our study on 1-step methods and approximate the local part of the fractional integral by integral deferred correction to enable high order accuracy. We study the local truncation error of integral deferred correction schemes for Volterra equations and present numerical results obtained with both implicit and the explicit methods applied to different problems.

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Titel: High-Order Accurate Adaptive Kernel Compression Time-Stepping Schemes for Fractional Differential Equations
verfasst von: Daniel Baffet
Jan S. Hesthaven
Publikationsdatum: 20.02.2017
Verlag: Springer US
Erschienen in: Journal of Scientific Computing / Ausgabe 3/2017
Print ISSN: 0885-7474
Elektronische ISSN: 1573-7691
DOI: https://doi.org/10.1007/s10915-017-0393-z

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