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Definición de derivada fraccionaria

Supongamos que $f(x) \in C^1$ para un $x \in [a, x]$ . Entonces se define una regularización de la derivada fraccionaria de Riemann-Liouville como:

$ \frac{1}{\Gamma(1-b)} \frac{d}{dx} \int_{a}^{x}\left( \mathrm{f}\left( t\right) -\mathrm{f}\left( a\right) \right) \,\left( \frac{d}{d\,t}\,\left( -\frac{{\left( x-t\right) }^{1-b}}{1-b}\right) \right) dt $

suponiendo que $0<b \leq 1$ .

¿Es esta definición equivalente a la de Caputo? $ \frac{1}{\Gamma(1-b)} \int_{a}^{x}\frac{ \mathrm{f^\prime}\left( t\right) }{{\left( x-t\right) }^{b}}dt $

(Como se sugiere ) aquí está el cálculo: El primer paso es integrar por partes:

$ I= \frac{\int_{a}^{x}\left( \frac{d}{d\,t}\,\left( \mathrm{f}\left( t\right) -\mathrm{f}\left( a\right) \right) \right) \,{\left( x-t\right) }^{1-b}dt}{1-b} - \left. \frac{\left( \mathrm{f}\left( t\right) -\mathrm{f}\left( a\right) \right) \,{\left( x-t\right) }^{1-b}}{1-b}\right|_{t=x} +\left. \frac{\left( \mathrm{f}\left( t\right) -\mathrm{f}\left( a\right) \right) \,{\left( x-t\right) }^{1-b}}{1-b}\right|_{t=a} $ .

Desde $0<b \leq 1$ el segundo término desaparece. El tercer término también desaparece. Entonces nos queda:

$ I = \frac{\int_{a}^{x}\left( \frac{d}{d\,t}\,\mathrm{f}\left( t\right) \right) \,{\left( x-t\right) }^{1-b}dt}{1-b} $

Por último, la diferenciación da

$ \frac{d}{d\,x}\,I = \int_{a}^{x}\frac{ \mathrm{f^{\prime}}\left( t\right) }{{\left( x-t\right) }^{b}}dt $ .

Así que aplicando también el factor se obtiene la definición de Caputo.

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Ton Puntos 367

La regularización es clara si se escribe la derivada de Riemann-Liouville $^{RL}D^{\beta}_a$ y la derivada de Caputo $^{C}D^{\beta}_a$ en sus formas generadoras (que pueden obtenerse integrando por partes las definiciones que implican las integrales de Riemann-Liouville) \begin {align} ^{RL}D^{ \beta }_af(x)&= \int_0 ^{a-x}(f(x+y)-f(x)) \nu (y)dy &-f(x) \int_ {a-x}^ \infty\nu (y)dy, \\ ^{C}D^{ \beta }_a f(x)&= \int_0 ^{a-x}(f(x+y)-f(x)) \nu (y)dy &+(f(a)-f(x)) \int_ {a-x}^ \infty\nu (y)dy. \end {align} donde $\nu(y):=\frac{-\Gamma(-\beta)^{-1}}{y^{1+\beta}}$ y $x<a$ . Además, estas dos representaciones tienen una interpretación probabilística muy natural y agradable.

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