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A New Form Of L1-Predictor-Corrector Scheme To Solve Multiple Delay-Type Fractional Order Systems With The Example Of A Neural Network Model

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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A New Form Of L1-Predictor-Corrector Scheme To Solve Multiple Delay-Type Fractional Order Systems With The Example Of A Neural Network Model

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Kumar, P.; Ertürk, VS.; Murillo-Arcila, M.; Govindaraj V. (2023). A New Form Of L1-Predictor-Corrector Scheme To Solve Multiple Delay-Type Fractional Order Systems With The Example Of A Neural Network Model. Fractals. 31(4):1-13. https://doi.org/10.1142/S0218348X23400431

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/198608

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Nombre: KumarErturkMurill ...
Tamaño: 3.654Mb
Formato: PDF
Descripción: Versión editorial
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Título: A New Form Of L1-Predictor-Corrector Scheme To Solve Multiple Delay-Type Fractional Order Systems With The Example Of A Neural Network Model
Autor: Kumar, Pushpendra Ertürk, Vedat Suat Murillo-Arcila, Marina Govindaraj V.
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] In this paper, we derive a new version of L1-Predictor-Corrector (L1-PC) method by using some previously given methods (L1-PC for single delay, PC for non-delay, and decomposition algorithm) to solve multiple delay-type ...[+]
Palabras clave: Neural Networks , Delay-Type Mathematical Model , Caputo Fractional Derivative , L1-Predictor-Corrector Method , Graphical Simulations
Derechos de uso: Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd)
Fuente:
Fractals. (issn: 0218-348X )
DOI: 10.1142/S0218348X23400431
Editorial:
World Scientific
Versión del editor: https://doi.org/10.1142/S0218348X23400431
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2019-105011GB-I00/ES/DINAMICA DE OPERADORES/
info:eu-repo/grantAgreement/GVA//PROMETEO%2F2021%2F070/
info:eu-repo/grantAgreement/AEI//PID2019-105011GB-I00//DINAMICA DE OPERADORES/
Agradecimientos:
M. Murillo-Arcila is supported by MCIN/AEI/10.13039/501100011033, Project PID2019-105011 GBI00 and by Generalitat Valenciana, Project PROMETEU/2021/070.
Tipo: Artículo

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