تحقيق معادلة تركيز الخلايا الورمية ذات الطراز الكسري باستخدام طريقة الفروق المحدودة
DOI:
https://doi.org/10.21123/bsj.2024.9246الكلمات المفتاحية:
مشتق كابوتو, مخطط الفرق المحدود, المعادلة التفاضلية الكسرية, بايثون, خلية ورمالملخص
المعادلة التفاضلية الكسرية توفر إطارًا رياضيًا قويًا لنمذجة وفهم مجموعة واسعة من الظواهر المعقدة وغير المحلية والمعتمدة على الذاكرة في مختلف التطبيقات العلمية والهندسية والعالمية. تعد الاعتلالات الكبدية أورامًا سرطانية ثانوية تتطور في الكبد نتيجة انتشار خلايا السرطان منورام سرطاني أصلي ينشأ في جزء آخر من جسم الإنسان. التركيز الأساسي لهذه الدراسة هو فهم نمو الأورام في الكبد البشري، سواء بوجود أو بدون علاج دوائي. ولتحقيق ذلك، يتم استخدام معادلة تفاضلية جزئية معرفة بالترتيب الزمني والكسري، ويتم تحليلها باستخدام أساليب عددية. يتم استخدام المشتقة كابوتو لاستكشاف تأثير العلاج الدوائي على نمو الورم. لحل النموذج الرياضي عدديًا، تم تطوير طريقة الفروق المحدودة كرانك-نيكولسون. يتم اختيار هذه الطريقة بسبب خصائصها المميزة، بما في ذلك الاستقرار الغير مشروط والدقة من الدرجة الثانية في الأبعاد الزمنية والمكانية. الاستقرار والدقة التي توفرهما هاتان الخصائص أمران حاسمان لضمان موثوقية النتائج المحصلة في هذه البحث. يتم تقديم النتائج والتحققات المستمدة من هذه الدراسة بفعالية من خلال تمثيلات بصرية متنوعة. تعتبر هذه الوسائل البصرية أدوات لا غنى عنها لفهم التأثير العميق للعلاج الدوائي على نمو الأورام. من خلال هذا التمثيل البصري، يمكن للشخص الحصول على فهم أوضح وأكثر تفصيلًا للديناميات المعقدة التي تحدث. تم الوصول إلى الحل العددي لهذه المشكلة المعقدة من خلال تنفيذ خوارزميات تم تطويرها بدقة باستخدام لغة البرمجة بايثون المتعددة الاستخدامات والقوية. مرونة بايثون والمكتبات الشاملة وإمكانيات الحساب العددي القوية تجعلها الخيار المثالي للتعامل مع تعقيدات هذه الدراسة.
Received 12/06/2023
Revised 31/12/2023
Accepted 02/01/2024
Published Online First 20/02/2024
المراجع
Mubarak S, Khanday MA, Lone AUH. Mathematical analysis based on eigenvalue approach to study liver metastasis disease with applied drug therapy. Netw Model Anal Health Inform Bioinform. 2020; 9(1). DOI: https://doi.org/10.1007/s13721-020-00231-0
Khanday MA, Nazir K. Mathematical and numerical analysis of thermal distribution in cancerous tissues under the local heat therapy. Int J Biomath. 2017; 10(7): 1–10. https://doi.org/10.1142/S1793524517500991
Swanson KR, Bridge C, Murray JD, Alvord EC. Virtual and real brain tumors: Using mathematical modeling to quantify glioma growth and invasion. J Neurol Sci. 2003; 216(1): 1–10. https://doi.org/10.1016/j.jns.2003.06.001
Filipovic N, Djukic T, Saveljic I, Milenkovic P, Jovicic G, Djuric M. Modeling of liver metastatic disease with applied drug therapy. Comput Methods Programs Biomed. 2014; 115(3): 162–70. Available from: https://dx.doi.org/10.1016/j.cmpb.2014.04.013
Ghode K, Takale K, Gaikwad S. Traveling Wave Solutions of Fractional Differential Equations Arising in Warm Plasma. Baghdad Sci J. 2023; 20(1(SI)): 0318–0318. https://dx.doi.org/10.21123/bsj.2023.8394
Sonawane J, Sontakke B, Takale K. Approximate Solution of Sub diffusion Bio heat Transfer Equation. Baghdad Sci J.; 20(1(SI)): 0394. https://dx.doi.org/10.21123/bsj.2023.8410
Joshi H, Jha BK. Fractional-order mathematical model for calcium distribution in nerve cells. Comput Appl Math. 2020; 39(2): 1–22. https://doi.org/10.1007/s40314-020-1082-3
Khan AA, Amin R, Ullah S, Sumelka W, Altanji M. Numerical simulation of a Caputo fractional epidemic model for the novel coronavirus with the impact of environmental transmission. Alexandria Eng J. 2022; 61(7): 5083–95. https://doi.org/10.1016/j.aej.2021.10.008
Alzubaidi AM, Othman HA, Ullah S, Ahmad N, Alam MM. Analysis of Monkeypox viral infection with human to animal transmission via a fractional and Fractal-fractional operators with power law kernel. Math Biosci Eng. 2023; 20(4): 6666–90. https://doi.org/10.3934/mbe.2023287
Bolton L, Cloot AHJJ, Schoombie SW, Slabbert JP. A proposed fractional-order Gompertz model and its application to tumour growth data. Math Med Biol. 2015; 32(2): 187–207. https://doi.org/10.1093/imammb/dqt024A
Iyiola OS, Zaman FD. A fractional diffusion equation model for cancer tumor. AIP Adv. 2014; 4(10): 107121. http://dx.doi.org/10.1063/1.4898331
Rihan FA, Velmurugan G. Dynamics of fractional-order delay differential model for tumor-immune system. Chaos Solitons Fractals. 2020; 132: 109592. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2019.109592
Abaid Ur Rehman M, Ahmad J, Hassan A, Awrejcewicz J, Pawlowski W, Karamti H, et al. The Dynamics of a Fractional-Order Mathematical Model of Cancer Tumor Disease. Symmetry (Basel). 2022; 14(8): 1694. https://doi.org/10.3390/sym14081694
Owolabi KM, Atangana A. Numerical Methods for Fractional Differentiation. Springer Series in Computational Mathematics 54. Singapore. 1st Ed. 2019. 328 p. https://doi.org/10.1007/978-981-15-0098-5
Kadalbajoo MK, Awasthi A. A numerical method based on Crank-Nicolson scheme for Burgers’ equation. Appl Math Comput. 2006; 182(2): 1430–42. https://doi.org/10.1016/j.amc.2006.05.030
Ali AH, Jaber AS, Yaseen MT, Rasheed M, Bazighifan O, Nofal TA. A Comparison of Finite Difference and Finite Volume Methods with Numerical Simulations: Burgers Equation Model. Complexity. 2022: 1–9. https://doi.org/10.1155/2022/9367638
Podlubny I. An introduction to fractional derivatives, fractional differential equations, to methods of their solution and some of their applications. Math Sci Eng. 1999; 198: 340.
Kharde U, Takale K, Gaikwad S. Crank-Nicolson Method For Time Fractional Drug Concentration Equation in Central Nervous System. Adv Appl Math Sci. 2022; 22(2): 407–433.
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2024 مجلة بغداد للعلوم
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.