We propose a methodology for designing well-balanced numerical schemes to investigate traveling waves in parabolic models from mathematical biology. We combine well-balanced techniques for parabolic models known in the literature with the so-called LeVeque-Yee formula as a dynamic estimate for the spreading speed. This latter formula is used to consider the evolution problem in a moving frame at each time step, where the equations admit stationary solutions, for which well-balanced techniques are suitable. Then, the solution is shifted back to the stationary frame in a well-balanced manner. We illustrate this methodology on parabolic reaction-diffusion equations, such as the Fisher/Kolmogorov-Petrovsky-Piskunov Equation, and a class of equations with a cubic reaction term that exhibit a transition from pulled to pushed waves. We show that the numerical schemes capture in a consistent way simultaneously the wave speed and, to an extent, the so-called Bramson delay.


翻译:注意:这是根据机器翻译的结果进行了修改和润色。因此,可能存在不准确之处。

0
下载
关闭预览

相关内容

【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员