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An efficient wavelet-based optimization algorithm for the solutions of reaction-diffusion equations in biomedicine

机译:生物医学中反应扩散方程解的基于高效的基于小波优化算法

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摘要

In this paper, a mathematical model of nonlinear reaction-diffusion equation with Michaelis-Menten kinetics in a solid of planar and spherical shape is discussed. The proposed model is based on non-stationary diffusion equation containing a non-linear term related to Michaelis-Menten kinetics of the enzymatic reaction. An efficient wavelet-based spectral method has been developed for the analytical expressions pertaining to substrate concentration for all parameter values. The efficiency of the proposed wavelet method is confirmed by mean of the computational CPU time. The proposed wavelet-based results are compared with Adomian Decomposition Method (ADM). Satisfactory agreement with ADM results is observed. Moreover, the use of the wavelet method is found to be simple, efficient, flexible, and straight forward. Also, it requires less computation costs. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:本文讨论了在平面和球形的固体中与Michaelis-Menten动力学的非线性反应扩散方程的数学模型。 所提出的模型基于含有与酶促反应的Michaelis-Menten动力学相关的非线性术语的非静止扩散方程。 已经开发了一种有效的基于小波的光谱法,用于与所有参数值的底物浓度有关的分析表达。 所提出的小波法的效率通过计算CPU时间的平均值来确认。 将所提出的基于小波的结果与Adomian分解方法(ADM)进行比较。 观察到与ADM结果的满意协议。 此外,发现小波法的使用简单,高效,柔韧,直接向前。 此外,它需要较少的计算成本。 (c)2019年Elsevier B.V.保留所有权利。

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