Toward efficient numerical solutions of non-linear integral equations with TLD algorithm

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

This study focuses on a specific type of non-linear second-order integral equations defined over a considerable interval. We propose a new numerical method, the TLD, in three phases: transformation of the equation, linearizationvia the Newton–Kantorovich method, and discretization withthe Nyström technique. We theoretically define the convergence conditions and illustrate the accuracy of our method on several practical examples.

About the authors

Ilyes Sedka

Université Amar Telidji Laghouat, Algeria; Université 8 Mai 1945 Guelma, Algeria; Laboratoire de Mathématiques Appliquées et de Modélisation (LMAM)

Email: di_sedka@esi.dz

Ammar Khellaf

Laboratoire de Mathématiques Appliquées et de Modélisation (LMAM); École Nationale Polytechnique de Constantine,Algeria

Author for correspondence.
Email: amarlasix@gmail.com

PhD, Associate professor

References

  1. K. E. Atkinson, The numerical solution of integral equations of the second kind, Cambridge Monogr. Appl. Comput. Math., 4, Cambridge Univ. Press, Cambridge, 1997, xvi+552 pp.
  2. M. Ahues, F. Dias d'Almeida, R. Fernandes, P. B. Vasconcelos, “Two singularity subtraction schemes for a class of nonlinear weakly singular integral equations”, Numer. Funct. Anal. Optim., 43:9 (2022), 1114–1139
  3. J. A. Ezquerro Fernandez, M. A. Hernandez Veron, Newton's method: an updated approach of Kantorovich's theory, Front. Math., Birkhäuser/Springer, Cham, 2017, xii+166 pp.
  4. Yu Guan, Tingting Fang, Diankun Zhang, Congming Jin, “Solving Fredholm integral equations using deep learning”, Int. J. Appl. Comput. Math., 8:2 (2022), 87, 10 pp.
  5. L. Grammont, M. Ahues, F. D. D'Almeida, “For nonlinear infinite dimensional equations, which to begin with: linearization or discretization?”, J. Integral Equations Appl., 26:3 (2014), 413–436
  6. L. Grammont, “Nonlinear integral equation of the second kind: a new version of Nyström method”, Numer. Funct. Anal. Optim., 34:5 (2013), 496–515
  7. A. Jafarian, S. Measoomy, S. Abbasbandy, “Artificial neural networks based modeling for solving Volterra integral equations system”, Appl. Soft Comput., 27 (2015), 391–398
  8. D. P. Kingma, J. L. Ba, Adam: a method for stochastic optimization, The 3rd international conference on learning representations (ICLR 2015)
  9. S. Lemita, H. Guebbai, I. Sedka, M. Z. Aissaoui, “New method for the numerical solution of the Fredholm linear integral equation on a large interval”, Вестник российских университетов. Математика, 25:132 (2020), 387–400
  10. I. Sedka, S. Lemita, M. Z. Aissaoui, “Linearization-Discretization process to solve systems of nonlinear Fredholm integral equations in an infinite-dimensional context”, Adv. Theory Nonlinear Anal. Appl., 6:4 (2022), 547–564
  11. I. Sedka, A. Khellaf, M. Z. Aissaoui, “New algorithm to solve nonlinear functional equations applying linearization then double discretization scheme (L.D.D)”, Kuwait J. Sci., 50:2 (2023), 65–74
  12. Weng Cho Chew, Mei Song Tong, Bin Hu, Integral equation methods for electromagnetic and elastic waves, Synth. Lect. Comput. Electromagn., Morgan & Claypool Publ., Williston, VT, 2009, xv+241 pp.
  13. P. P. Zabrejko, “The mean value theorem for differentiable mappings in Banach spaces”, Integral Transform. Spec. Funct., 4:1-2 (1996), 153–162

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Sedka I., Khellaf A.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».