发布时间:2022-05-10
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主讲人:封利波博士(昆士兰科技大学)
时间:2022年5月14日 澳洲时间上午11:00(北京时间上午9:00)
地点:腾讯会议:848503075
摘要:从连续时间随机游走模型的角度来讲,时间分数阶算子通常代表着一个无限的等待时间概率密度。与此不同,本文讨论具有有限等待时间概率密度的调和时间分数阶算子。首先,我们分析了一个含有调和时间分数阶算子的基本问题,发现该问题在初始时刻显示出弱奇异性。我们通过修正非均匀网格上的L1格式和带校正项的加权移位Grunwald-Letnikov公式来求解这个非光滑解问题。其次,我们将调和时间分数阶算子应用于核磁共振中的Bloch方程和具有不同记忆效应的两层复合材料问题。数据拟合结果显示,调和时间分数阶模型更能有效地描述人类大脑中的MRI数据。最后,我们发现,与分数阶指数相比,调和参数可以进一步加速扩散,调和分数阶模型也更加灵活。
报告人简介:封利波,本科毕业于内蒙古大学,硕士毕业于厦门大学,博士毕业于澳大利亚昆士兰科技大学,师从刘发旺教授、IanTurner教授,现在昆士兰科技大学数学科学学院从事博士后工作。曾获昆士兰科技大学博士研究生全额奖学金,2019年度国家优秀自费留学生奖学金,参与国家自然科学基金青年项目一项,在《Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation》,《International Journal of Heat and Mass Transfer》,《Applied Mathematical Modelling》等国际杂志,累计发表论文20余篇,其中高被引论文3篇。主要研究领域:分数阶微分方程的数值方法和应用。
欢迎广大师生参加。
主办单位:
数学与大数据学院
国际交流合作处
科研处
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