عنوان الإطروحه |
Application of Reduced Differential Transform Method for Solving a Class of Fractional PDEs
|
تاريخ مناقشة الاطروحه |
2020-05-07 |
اسم الطالب |
محمد خالد عوض الجزازي
|
المشرف |
محمد احمد سالم الزريقات |
المشرف المشارك |
اسعد فريحات
|
اعضاء لجنة المناقشة |
حسين محمود محمد جرادات |
محمد الصمادي |
|
الكلية |
كلية العلوم |
القسم |
الرياضيات |
الملخص بالعربية |
في هذه الرسالة، يتم تطبيق طريقة التحويلات التفاضلية المخفضة لحل فئة من المعادلات التفاضلية الجزئية الكسرية في كل من الحالات الخطية وغير الخطية،مع التركيز على المسائل الاقتصادية مثال ذلك نموذج بلاك سكولز.
تعتمد منهجية الحل على إنشاء سلسلة في صيغة متقاربة بسرعة مع الحد الأدنى لحجم العمليات الحسابية وبدون أي فرضيات مقيدة. يمكن استخدام هذا التكيف كطريقة بديلة في حل العديد من المسائل غير الخطية الناشئة في العلوم الهندسية المتنوعة.
لتوضيح دقة وفعالية الطريقة سيتم عمل مقارنه عددية مع النتائج التي تم الحصول عليها عن طريق الأسلوب المقترح والنتائج الحقيقية.
تكشف هذه المقارنة أن طريقة التحويلات التفاضلية المخفضة أسهل في التنفيذ وهي طريقة واعدة لمختلف أنظمة المعادلات التفاضلية الجزئية الكسرية الخطية وغير الخطية. |
الملخص بالانجليزي |
In this thesis, the reduced differential transform method is applied to solve a class of fractional partial differential equations in both linear and nonlinear states, focusing on economic issues such as the Black-Scholes model. The methodology of the solution depends on creating a chain in a formula that is rapidly approximated with the minimum size of the calculations and without any restrictive assumptions. This adaptation can be used as an alternative method to solve many of the nonlinear issues arising in various engineering sciences. To clarify the accuracy and effectiveness of the method, a numerical comparison is made with the results obtained by the proposed method and the actual results, This comparison reveals that the reduced differential transform method is easier to implement and is a promising method for different fractional linear /nonlinear PDEs |
رقم ISN |
6537 |
للحصول على الرسالة كملف يرجى تزويد المكتبة برقم ISN
|