Numerical solution of Cauchy problems with multiple poles of integer order

We consider Cauchy problem for ordinary differential equation with solution possessing a sequence of multiple poles. We propose the generalized reciprocal function method. It reduces calculation of a multiple pole to retrieval of a simple zero of accordingly chosen function. Advantages of this approach are illustrated by numerical examples. We propose two representative test problems which constitute interest for verification of other numerical methods for problems with poles.

Рассмотрена задачи Коши для обыкновенного дифференциального уравнения с решением, обладающим последовательностью кратных полюсов целого порядка. Предложен обобщённый метод обратной функции, который сводит вычисление кратного полюса к расчёту простого нуля соответственно выбранной функции. Преимущества такого подхода проиллюстрированы на численных примерах. Предложены сложные тестовые задачи, которые представляют интерес для проверки других численных методов для задач с полюсами.

Authors
Publisher
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Российский университет дружбы народов (РУДН)
Number of issue
2
Language
English
Pages
105-114
Status
Published
Volume
30
Year
2022
Organizations
  • 1 Lomonosov Moscow State University
  • 2 Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University)
  • 3 Keldysh Institute of Applied Mathematics RAS
Keywords
cauchy problem; singularities; continuation through a pole; multiple poles; задача Коши; сингулярности; продолжение за полюс; кратные полюсы
Date of creation
06.07.2022
Date of change
22.11.2022
Short link
https://repository.rudn.ru/en/records/article/record/86166/
Share

Other records

Werfelli Wissal
Rudn Journal of World History. Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Российский университет дружбы народов (РУДН). Vol. 14. 2022. P. 223-234
Lovetskiy K.P., Kulyabov D.S., Hissein A.W.
Discrete and Continuous Models and Applied Computational Science. Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Российский университет дружбы народов (РУДН). Vol. 30. 2022. P. 127-138