ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПОРЯДКА ДРОБНОЙ ПРОИЗВОДНОЙ В МОДЕЛИ УПРУГОГО РЕЗЕРВУАРА

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Исследована модель кровотока упругого резервуара с дробной производной. Рассмотрена экономичная численная аппроксимация уравнения модели, позволяющая проводить расчёты с высокой точностью. Аппроксимация протестирована на предложенном частном случае с существующим аналитическим решением. С использованием численной аппроксимации продемонстрированы различные варианты решения обратной задачи по идентификации ядра дробной производной для реальных профилей кровяного давления. Полученные методы позволяют определить порядок дробной производной с точностью не менее 15 %.

Об авторах

Т. М Гамилов

Институт вычислительной математики имени Г.И. Марчука РАН; Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова Министерства здравоохранения Российской федерации (Сеченовский университет)

Email: gamilov.tm@gmail.com
Москва, Россия; Москва, Россия

Я. Ю Кириченко

Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова Министерства здравоохранения Российской федерации (Сеченовский университет)

Email: yu67inbox@gmail.com
Москва, Россия

Р. М Янбарисов

Институт вычислительной математики имени Г.И. Марчука РАН; Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова Министерства здравоохранения Российской федерации (Сеченовский университет)

Email: ruslan.yanbarisov@gmail.com
Москва, Россия; Москва, Россия

Д. К Валетов

Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова Министерства здравоохранения Российской федерации (Сеченовский университет)

Email: valetov_d_k@staff.sechenov.ru
Москва, Россия

Список литературы

  1. Frank, O. The basic shape of the arterial pulse. First treatise: mathematical analysis / O. Frank // J. of Molecular and Cellular Cardiology. — 1990. — V. 22, № 3. — P. 255–277.
  2. Estimating central blood pressure from aortic flow: development and assessment of algorithms / J. Mariscal-Harana, P.H. Charlton, S. Vennin [et al.] // Amer. J. Physiol. Heart Circ. Physiol. — 2021. — V. 320, № 2 — P. H494–H510.
  3. Bahloul, M.A. Human hypertension blood flow model using fractional calculus / M.A. Bahloul, Y. Aboelkassem, T.M. Laleg-Kirati // Front Physiol. — 2022. — V. 13. — Art. 838593.
  4. Adhikary, A. Realization of Foster structure-based ladder fractor with phase band specification / A. Adhikary, A. Shil, A. Biswas // Circuits Syst. Signal Process. — 2020. — V. 39. — P. 2272–2292.
  5. Gamilov, T. Fractional-order windkessel boundary conditions in a one-dimensional blood flow model for fractional flow reserve (FFR) estimation / T. Gamilov, R. Yanbarisov // Fractal Fract. — 2023. — V. 7, № 5. — Art. 373.
  6. Resmi, V.L. Study on fractional order arterial windkessel model using optimization method / V.L. Resmi, N. Selvaganesan // IETE J. of Education. — 2023. — V. 64, № 2. — P. 103–111.
  7. Vabishchevich, P.N. Approximate solution of the Cauchy problem for a first-order integrodifferential equation with solution derivative memory / P.N. Vabishchevich // J. Comp. Appl. Math. — 2023. — V. 422. — Art. 114887.
  8. Algorithms for the fractional calculus: a selection of numerical methods / K. Diethelm, N.J. Ford, A.D. Freed, Yu. Luchko // Comp. Meth. in Appl. Mech. and Eng. — 2005. — V. 194, № 6–8. — P. 743–773.
  9. Exact results for a fractional derivative of elementary functions / G. Shchedrin, N.C. Smith, A. Gladkina, L.D. Carr // SciPost Phys. — 2018. — V. 4. — Art. 029.
  10. Stevens, S.A. A differentiable, periodic function for pulsatile cardiac output based on heart rate and stroke volume / S.A. Stevens, W.D. Lakin, W. Goetz // Math. Biosciences. — 2003. — V. 128, № 2. — P. 201–211.
  11. Hancock, J.T. CatBoost for big data: an interdisciplinary review / J.T. Hancock, T.M. Khoshgoftaar // J. Big Data. — 2020. — V. 7. — Art. 94.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).