1 引言
非线性现象在物理、化学、地质等自然学科中广泛出现, 许多非线性现象都可以用非线性偏微分方程 (NLPDEs) 来描述[1 ⇓ -3 ] . 近年来, 越来越多的学者关注 NLPDEs 的非线性波解, 特别是孤子解[4 ,5 ] 、Lump 解[6 ⇓ -8 ] 、呼吸解[9 ,10 ] . 尤其是由上述几种非线性波组成的相互作用解[11 ⇓ ⇓ -14 ] 逐渐成为 NLPDEs 研究的热点问题. 通过研究不同非线性波之间的相互作用, 可以更全面地了解和分析复杂非线性现象的本质. 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 学者们提出了获得非线性波解的多种有效方法, 例如同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、 参数极限法[21 ] 、 模共振技术[22 ,23 ] 等.
本文要研究的方程为如下的新 (3+1) 维 KP 方程[24 ]
(1.1) $\begin{equation} (u_t+6uu_x+u_{xxx})_x-\lambda u_{yy}+(\alpha u_x+\beta u_y+\gamma u_z)_x=0, \end{equation}$
其中 $ \lambda, \alpha, \beta, \gamma $ 为任意非零常数. Wazwaz 在文献 [24 ] 中验证了方程 (1.1) 的完全可积性, 并给出了其孤子解和 Lump 解. 方程 (1.1) 是在经典 KP 方程
(1.2) $\begin{equation} (u_t+6uu_x+u_{xxx})_x-\lambda u_{yy}=0 \end{equation}$
的基础上添加三个线性项而得到的. 经典 KP 方程及其各种变形在等离子体和流体力学[25 ,26 ] 等领域都有着重要应用.
本文主要研究方程 (1.1) 的较为复杂的非线性波解. 第 2 节, 基于 Hirota 双线性形式, 利用模共振技术将 $ N $ - 孤子解转化为 $ P $ - 呼吸解. 文中以 $ N=2,4 $ 为例, 给出了 1, 2-呼吸解的具体表达式. 以 1-呼吸解为例阐述了参数对解轨迹的影响. 第 3 节, 根据参数的特殊关系, 通过对同宿呼吸解和 $ N $ - 孤子解进行退化, 得到了 Lump 解, 且用图形展示了高阶 Lump 解之间的传播轨迹. 第 4 节, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化, 得到了由孤子、呼吸、Lump 组成的混合解. 第 5 节是对本文的总结与讨论. 本文的结果与文献 [24 ] 的结果相比, 解的类型更为丰富且更为复杂.
2 由 $ N $ - 孤子解转化为 $ P $ - 呼吸解
不失一般性, 在方程 (1.1) 中取 $ \lambda=\alpha=\beta=\gamma=1 $ . 通过如下的变换
(2.1) $\begin{equation} u=2(\ln H)_{xx}, \end{equation}$
得到了方程 (1.1) 的 Hirota 双线性形式
(2.2) $\begin{equation} (D_xD_t+D_x^4-D_y^2+D_x^2+D_xD_y+D_xD_z)\ H\cdot H=0. \end{equation}$
(2.3) $\begin{equation} H=H_N=\sum\limits_{\delta_i=0,1}\exp(\sum\limits_{i=1}^N\delta_i\xi_i+\sum\limits_{1\le i<j}^NK_{ij}\delta_i\delta_j), \end{equation}$
其中 $ \xi_i=\omega_i(x+a_iy+b_iz+c_it)+d_i $ , $ \omega_i, a_i, b_i, c_i $ 为任意非零实数, $ d_i $ 为任意实数, $ N $ 为正整数. 将 (2.3) 式带入 (2.4) 式, 得到参数间的关系如下
(2.4) $\begin{equation} \begin{cases} c_i=-\omega_i^2 + a_i^2-a_i-b_i-1,\\[2mm] \exp(K_{ij})=\frac{3(\omega_i-\omega_j)^2+(a_i-a_j)^2}{3(\omega_i+\omega_j)^2+(a_i-a_j)^2}. \end{cases} \end{equation}$
当 $ N $ 取不同的正整数时, 将 (2.3) 和 (2.4) 式带入 (2.1) 式, 可以得到方程 (1.1) 的 $ 1 $ - , $ 2 $ - , $\cdots,$ $ N $ - 孤子解.
若 (2.3) 式中的参数满足如下的模共振约束条件
(2.5) $\begin{equation} \begin{cases} \omega_{2p-1}=\omega_{2p}^*=\omega_{2p-1,1}+{\rm i} \omega_{2p-1,2},\\ a_{2p-1}=a_{2p}^*=a_{2p-1,1}+{\rm i} a_{2p-1,2},\\ b_{2p-1}=b_{2p}^*=b_{2p-1,1}+{\rm i} b_{2p-1,2},\\ d_{2p-1}=d_{2p}^*=0,\ p=1,2,\cdots, P, P=N/2, \end{cases} \end{equation}$
(2.6) $\begin{equation} H=H_{2P}=\sum\limits_{\delta_i=0,1}\exp\bigg(\sum\limits_{i=1}^{2P}\delta_i\xi_i+\sum\limits_{1\le i<j}^{2P}K_{ij}\delta_i\delta_j\bigg), \end{equation}$
(2.7) $\begin{aligned} \xi_{2p-1}=&\xi_{2p}^*=\xi_{2p-1,1}+{\rm i} \xi_{2p-1,2},\nonumber\\ \xi_{2p-1,1}=&\omega_{2p-1,1}x+(\omega_{2p-1,1}a_{2p-1,1}-\omega_{2p-1,2}a_{2p-1,2})y+(\omega_{2p-1,1}b_{2p-1,1}-\omega_{2p-1,2}b_{2p-1,2})z\nonumber\\& +[\omega_{2p-1,1}(-\omega_{2p-1,1}^2+3\omega_{2p-1,2}^2+a_{2p-1,1}^2-a_{2p-1,2}^2-a_{2p-1,1}-b_{2p-1,1}-1)\nonumber\\& +\omega_{2p-1,2}(-2a_{2p-1,1}a_{2p-1,2}+a_{2p-1,2}+b_{2p-1,2})]t,\nonumber\\ \xi_{2p-1,2}=&\omega_{2p-1,2}x+(\omega_{2p-1,1}a_{2p-1,2}-\omega_{2p-1,2}a_{2p-1,1})y+(\omega_{2p-1,1}b_{2p-1,2}-\omega_{2p-1,2}b_{2p-1,1})z\nonumber\\& +[\omega_{2p-1,1}(-3\omega_{2p-1,1}\omega_{2p-1,2}+2a_{2p-1,1}a_{2p-1,2}-a_{2p-1,2}-b_{2p-1,2})+\omega_{2p-1,2}\nonumber\\& \times(\omega_{2p-1,2}^2+2a_{2p-1,1}^2-a_{2p-1,2}^2-a_{2p-1,1}-b_{2p-1,1}-1)]t. \end{aligned}$
将 (2.6) 式和 (2.7) 式带入 (2.2) 式, 即可得到目标方程的 $ P $ - 呼吸解. 下文以 $ N=2,4 $ 为例给出 1-, 2-呼吸解的具体表达式.
(2.8) $\begin{aligned}u_{1}= & 2\left(\ln H_{2}\right)_{x x}=2\left[\ln \left(1+2 \exp \left(\xi_{1,1}\right) \cos \left(\xi_{1,2}\right)+\exp \left(K_{12}\right) \exp \left(2 \xi_{1,1}\right)\right)\right]_{x x} \\= & \frac{4\left[\exp \left(K_{12}\right) \exp \left(3 \xi_{1,1}\right)+\exp \left(\xi_{1,1}\right)\right]\left[\left(\omega_{1,1}^{2}-\omega_{1,2}^{2}\right) \cos \left(\xi_{1,2}\right)-2 \omega_{1,1} \omega_{1,2} \sin \left(\xi_{1,2}\right)\right]}{\left[1+2 \exp \left(\xi_{1,1}\right) \cos \left(\xi_{1,2}\right)+\exp \left(K_{12}\right) \exp \left(2 \xi_{1,1}\right)\right]^{2}} \\& +\frac{8\left[\exp \left(K_{12}\right) \omega_{1,1}^{2}-\omega_{1,2}^{2}\right] \exp \left(2 \xi_{1,1}\right)}{\left[1+2 \exp \left(\xi_{1,1}\right) \cos \left(\xi_{1,2}\right)+\exp \left(K_{12}\right) \exp \left(2 \xi_{1,1}\right)\right]^{2}},\end{aligned}$
(2.9) $\begin{aligned} &\xi_{1,1}=\omega_{1,1}x+(\omega_{1,1}a_{1,1}-\omega_{1,2}a_{1,2})y+(\omega_{1,1}b_{1,1}-\omega_{1,2}b_{1,2})z+[\omega_{1,1}(-\omega_{1,1}^2+3\omega_{1,2}^2+a_{1,1}^2\nonumber\\ & -a_{1,2}^2-a_{1,1}-b_{1,1}-1) +\omega_{1,2}(-2a_{1,1}a_{1,2}+a_{1,2}+b_{1,2})]t, \end{aligned}$
(2.10) $\begin{aligned} &\xi_{1,2}=\omega_{1,2}x+(\omega_{1,1}a_{1,2}-\omega_{1,2}a_{1,1})y+(\omega_{1,1}b_{1,2}-\omega_{1,2}b_{1,1})z+[\omega_{1,1}(-3\omega_{1,1}\omega_{1,2}+2a_{1,1}a_{1,2}\nonumber\\& -a_{1,2}-b_{1,2})+\omega_{1,2}(\omega_{1,2}^2+2a_{1,1}^2-a_{1,2}^2-a_{1,1}-b_{1,1}-1)]t, \end{aligned}$
(2.11) $\begin{aligned} &\exp(K_{12})=\frac{3\omega_{1,2}^2+a_{1,2}^2}{a_{1,2}^2-3a_{1,1}^2}. \end{aligned}$
根据 (2.8) 式易知, $ \xi_{1,1} $ 决定着 1-呼吸解的轨迹, $ \xi_{1,2} $ 影响解的周期. 也就是说, 对于给定 $ t_0 $ , 在 $ (x,y) $ 平面上, 1-呼吸解的轨迹与 $ \omega_{1,1} $ 和 $ \omega_{1,1}-\omega_{1,2} $ 有关, 其周期由 $ \omega_{1,2} $ 以及 $ \omega_{1,1}a_{1,2}-\omega_{1,2}a_{1,1} $ 决定. 通过赋予 $ \omega_{1,1},\omega_{1,2}, a_{1,1} $ 和 $ a_{1,2} $ 不同的值, 1-呼吸解展现出了三种不同的轨迹. 若取 $\omega_{1,1}=0, \omega_{1,2}=a_{1,2}=b_{1,1}=b_{1,2}=1,a_{1,1}=0.6, $
$\omega_{1,1}=0.5, \omega_{1,2}=0.25, a_{1,1}=b_{1,1}=b_{1,2}=1, a_{1,2}=2, $
图1
图1
(a) (d) 平行于 $ x $ - 轴的 1-呼吸解; (b) (e) 平行于 $ y $ - 轴的 1-呼吸解;(c) (f) 与斜率为 $ 5/7 $ 的直线平行的 1-呼吸解
$\omega_{1,1}=0.5, \omega_{1,2}=a_{1,2}=b_{1,1}=b_{1,2}=1, a_{1,1}=0.6, $
(2.12) $\begin{aligned}H_{4}= & 1+2 \exp \left(\xi_{1,1}\right) \cos \left(\xi_{1,2}\right)+\exp \left(K_{12}\right) \exp \left(2 \xi_{1,1}\right)+2 \exp \left(\xi_{3,1}\right) \cos \left(\xi_{3,2}\right)+\exp \left(K_{13}\right) \\& \times \exp \left(\xi_{1,1}+\xi_{3,1}\right)\left[\cos \left(\xi_{1,2}+\xi_{3,2}\right)+\mathrm{i} \sin \left(\xi_{1,2}+\xi_{3,2}\right)\right]+\exp \left(K_{14}\right) \exp \left(\xi_{1,1}+\xi_{3,1}\right) \\& \times\left[\cos \left(\xi_{1,2}-\xi_{3,2}\right)+\mathrm{i} \sin \left(\xi_{1,2}-\xi_{3,2}\right)\right]+\exp \left(K_{23}\right) \exp \left(\xi_{1,1}+\xi_{3,1}\right)\left[\cos \left(\xi_{3,2}-\xi_{1,2}\right)\right. \\& \left.+\mathrm{i} \sin \left(\xi_{3,2}-\xi_{1,2}\right)\right]+\exp \left(K_{24}\right) \exp \left(\xi_{1,1}+\xi_{3,1}\right)\left[\cos \left(\xi_{1,2}+\xi_{3,2}\right)-\mathrm{i} \sin \left(\xi_{1,2}+\xi_{3,2}\right)\right] \\& +\exp \left(K_{34}\right) \exp \left(2 \xi_{3,1}\right)+\exp \left(K_{12}+K_{13}+K_{23}\right) \exp \left(2 \xi_{1,1}+\xi_{3,1}\right)\left[\cos \left(\xi_{3,2}\right)+\mathrm{i} \sin \left(\xi_{3,2}\right)\right] \\& +\exp \left(K_{12}+K_{14}+K_{24}\right) \exp \left(2 \xi_{1,1}+\xi_{3,1}\right)\left[\cos \left(\xi_{3,2}\right)-\mathrm{i} \sin \left(\xi_{3,2}\right)\right]+\exp \left(K_{13}+K_{14}\right. \\& \left.+K_{34}\right) \exp \left(\xi_{1,1}+2 \xi_{3,1}\right)\left[\cos \left(\xi_{1,2}\right)+\mathrm{i} \sin \left(\xi_{1,2}\right)\right]+\exp \left(K_{23}+K_{24}+K_{34}\right) \exp \left(\xi_{1,1}\right. \\& \left.+2 \xi_{3,1}\right)\left[\cos \left(\xi_{1,2}\right)-\mathrm{i} \sin \left(\xi_{1,2}\right)\right]+\exp \left(K_{12}+K_{13}+K_{14}+K_{23}+K_{24}+K_{34}\right) \\& \times \exp \left[2\left(\xi_{1,1}+\xi_{3,1}\right)\right]\end{aligned}$
$\begin{align*} \xi_{i,1}=&\omega_{i,1}x+(\omega_{i,1}a_{i,1}-\omega_{i,2}a_{i,2})y+(\omega_{i,1}b_{i,1}-\omega_{i,2}b_{i,2})z+[\omega_{i,1}(-\omega_{i,1}^2+3\omega_{i,2}^2+a_{i,1}^2\nonumber\\& -a_{i,2}^2-a_{i,1}-b_{i,1}-1)+\omega_{i,2}(-2a_{i,1}a_{i,2}+a_{i,2}+b_{i,2})]t,\nonumber\\ \xi_{i,2}=&\omega_{i,2}x+(\omega_{i,1}a_{i,2}-\omega_{i,2}a_{i,1})y+(\omega_{i,1}b_{i,2}-\omega_{i,2}b_{i,1})z+[\omega_{i,1}(-3\omega_{i,1}\omega_{i,2}+2a_{i,1}a_{i,2}\nonumber\\& -a_{i,2}-b_{i,2})+\omega_{i,2}(\omega_{i,2}^2+2a_{i,1}^2-a_{i,2}^2-a_{i,1}-b_{i,1}-1)]t,\nonumber\\ \exp(&K_{mn})=\frac{3(\omega_m-\omega_n)^2+(a_m+a_n)^2}{3(\omega_m+\omega_n)^2+(a_m+a_n)^2},\ i=1,3,\ m,n=1,2,3,4,\ m<n. \end{align*}$
$\begin{gather*} z=0, \omega_{1,1}=0.5, \omega_{1,2}=1, \omega_{3,1}=0.1, \omega_{3,2}=0.4, a_{1,1}=0.6, \\ a_{1,2}=1, a_{3,1}=0.3, a_{3,2}=1.6, b_{1,1}=b_{1,2}=1, b_{3,1}=0.25, b_{3,2}=0.5, \end{gather*}$
图2
图2
2-呼吸解随时间的演化过程 (a) $ t=-10 $ , (b) $ t=0 $ , (c) $ t=10 $
3 Lump解
3.1 由同宿呼吸解退化为 Lump 解
根据文献 [18 ], 考虑将 $ H(x,y,z,t) $ 设为
(3.1) $\begin{aligned} H(x,y,z,t)=\exp(-\phi_1)+b_2\cos (\phi_2)+b_1\exp(\phi_1), \end{aligned}$
其中 $ \phi_1=k_1(x+p_1y+q_1z+r_1t), \phi_2=k_1(x+p_2y+q_2z+r_2t), k_i,b_i,p_i,q_i,r_i(i=1,2) $ 为待定参数. 将 (3.1) 式带入 (2.3) 式, 求解得到如下参数间的关系
$\begin{align*} \begin{cases} b_1=-\frac{b_2^2[12k_1^2+(p_1-p_2)^2]}{4[12k_1^2-(p_1+p_2)^2]},\\[3mm] q_1=2k_1^2+\frac{1}{2}(p_1^2-p_2^2+2p_1p_2)-p_1-r_1-1,\\[3mm] q_2=-2k_1^2-\frac{1}{2}(p_1^2-p_2^2-2p_1p_2)-p_2-r_2-1. \end{cases} \end{align*}$
(3.2) $\begin{aligned} u(x,y,z,t)=& \frac{-2k_1^2[2b_2\sin(\phi_2)(b_1\exp(\phi_1)+k_1\exp(-\phi_1))+\exp(-2\phi_1)(k_1^2-1)]}{[\exp(-\phi_1)+b_2\cos(\phi_2)+b_1 \exp(\phi_1)]^2}\nonumber\\[1mm] &+\frac{-2k_1^2(2b_1k_1+b_2^2-b_1)} {[\exp(-\phi_1)+b_2\cos(\phi_2)+b_1 \exp(\phi_1)]^2}, \end{aligned}$
$\begin{align*} \begin{cases} \phi_1=k_1(x+p_1y+(2k_1^2+\frac{1}{2}(p_1^2-p_2^2+2p_1p_2) -p_1-r_1-1)z+r_1t),\\[3mm] \phi_2=k_1(x+p_2y+(-2k_1^2-\frac{1}{2}(p_1^2-p_2^2-2p_1p_2) -p_2-r_2-1)z+r_2t). \end{cases} \end{align*}$
取 $ k_1 = 0.3, p_1=r_1=2, p_2=0.5, b_2=1.5, r_2=1, z=t=0 $ , 同宿呼吸解如图3(a) 所示. 为了从同宿呼吸解 $ u(x,y,z,t) $ 得到 Lump 解, 我们考虑令 $ k_1 \to 0, b_2=-2 $ , 此时同宿呼吸解退化为
(3.3) $\begin{aligned} \hat{u}(x,y,z,t)=\frac{16(\varphi_1\varphi_2+\frac{12}{(p_1-p_2)^2})}{\left(\varphi_1^2+\varphi_2^2+\frac{24}{(p_1-p_2)^2}\right)^2}, \end{aligned}$
图3
$\begin{gather*} \varphi_1=x+p_1y+\bigg(\frac{1}{2}(p_1^2-p_2^2+2p_1p_2)-p_1-r_1-1\bigg)z+r_1t,\\ \varphi_2=x+p_2y+\bigg(-\frac{1}{2}(p_1^2-p_2^2-2p_1p_2)-p_2-r_2-1\bigg)z+r_2t. \end{gather*}$
取 $ p_1=r_1=2, p_2=0.5, r_2=1, z=t=0 $ , Lump 解如图3(a) 所示. 对比图形 3(a) 和3(b) , Lump 波比呼吸波更为局域且展现出急速衰减的特点.
3.2 由 $ N $ - 孤子解退化为 $ Q $ - Lump 解
若对 (2.3) 式应用参数极限法[23 ] , 则 $ N $ - 孤子解则可以退化为 $ Q $ - Lump 解 ($ Q=N/2 $ ). 即令 (2.3) 式中的 $ \exp(d_i)=-1, \omega_i \to 0, \omega_i/\omega_j=O(1) $ , (2.3) 式退化为
(3.4) $\begin{aligned} \hat{H}_{Q}=&\prod_{i=1}^N\Theta_i+\frac{1}{2}\sum_{i,j}^NM_{ij}\prod_{l\neq i,j}^N\Theta_{l}+\frac{1}{2!2^2}\sum_{i,j,r,s}^NM_{ij}M_{sr}\prod_{l\neq i,j,s,r}^N\Theta_{l}+\cdot\cdot\cdot\nonumber\\& +\frac{1}{Q!2^Q}\sum_{i,j,\cdots, m,n}^N\overbrace{M_{ij}M_{kl}\cdots M_{mn}}^M\prod_{p\neq i,j,k,l,\cdots, m,n}^N\Theta_{p}+\cdot\cdot\cdot, \end{aligned}$
其中 $ \Theta_i=x+a_iy+b_iz+(a_i^2-a_i-b_i-1)t, M_{ij}=-\frac{12}{(a_i-a_j)^2} $ . 若参数同时满足 $ a_{i+M}^*=a_i, b_{i+M}^*=b_i $ , 将 (3.4) 式带入 (2.1) 式即可得到方程的 $ Q $ - Lump 解.
(3.5) $\begin{aligned} \hat{H_1}=\Theta_1\Theta_2+M_{12}, \end{aligned}$
$\Theta_i=x+a_iy+b_iz+(a_i^2-a_i-b_i-1)t, M_{12}=-\frac{12}{(a_1-a_2)^2}>0, i=1,2. $
将 (3.5) 式带入 (2.1), 且取 $ a_1=a_2^*=a_{1,1}+{\rm i}a_{1,2}, b_1=b_2^*=b_{1,1}+{\rm i}b_{1,2} $ , 1-Lump 解为
(3.6) $\begin{aligned} u=\frac{4[-(\hat{x}+a_{1,1}\hat{y}+b_{1,1}\hat{z})^2+(a_{1,2}\hat{y}+b_{1,2}\hat{z})^2+\frac{3}{a_{1,2}^2}]}{[(\hat{x}+a_{1,1}\hat{y}+b_{1,1}\hat{z})^2+(a_{1,2}\hat{y}+b_{1,2}\hat{z})^2+\frac{3}{a_{1,2}^2}]^2}, \end{aligned}$
(3.7) $\hat{x}=x+\left(-a_{1,1}^{2}-a_{1,2}^{2}-1\right) t, \quad \hat{y}=y+\left(2 a_{1,1}-1\right) t, \quad \hat{z}=z-t.$
由 (3.6) 式和 (3.7) 式易得 1-Lump 解得速度分量为
(3.8) $v_{x}=a_{1,1}^{2}+a_{1,2}^{2}+1, \quad v_{y}=-2 a_{1,1}+1, \quad v_{z}=1.$
在 $ (x,y) $ 平面上, 1-Lump 解在点
$\left(\frac{(a_{1,1}^2a_{1,2}+a_{1,2}^3-a_{1,1}b_{1,2}+a_{1,2}b_{1,1}+a_{1,2})t}{a_{1,2}},-\frac{(2a_{1,1}a_{1,2}-a_{1,2}-b_{1,2})t}{a_{1,2}}\right) $ 处达到最大值 $ \frac{4a_{12}^2}{3} $ , 在点$\left(\frac{(a_{1,1}^2a_{1,2}+a_{1,2}^3-a_{1,1}b_{1,2}+a_{1,2}b_{1,1}+a_{1,2})t_0\pm 3}{a_{1,2}}, -\frac{(2a_{1,1}a_{1,2}-a_{1,2}-b_{1,2})t_0}{a_{1,2}}\right) $
处达到最小值 $-\frac{a_{12}^2}{6} $ . 令$ a_{1,1}=a_{1,2}=b_{1,2}=1, b_{1,1}=2, z=0, t=0 $ , 1-Lump 解的可视化图形如图4(a) 所示.
图4
图4
(a) 1-Lump 解; (b) 2-Lump 解; (c) 3-Lump 解
2-Lump 解的辅助函数 $ \hat{H_2} $ 为
(3.9) $\begin{aligned} \hat{H_2}=&\Theta_1\Theta_2\Theta_3\Theta_4+M_{12}\Theta_3\Theta_4+M_{13}\Theta_2\Theta_4+M_{14}\Theta_2\Theta_3+M_{23}\Theta_1\Theta_4+M_{24}\Theta_1\Theta_3\nonumber\\& +M_{34}\Theta_1\Theta_2+M_{12}M_{34}+M_{13}M_{24}+M_{14}M_{23}, \end{aligned}$
$\Theta_i=x+a_iy+b_iz+(a_i^2-a_i-b_i-1)t, M_{ij}=-\frac{12}{(a_i-a_j)^2}>0, i,j=1,2,3,4,i<j. $
$a_1=a_3^*=1+{\rm i}, a_2=a_4^*=0.5+2{\rm i}, b_1=b_3^*=2+{\rm i}, b_2=b_4^*=1+1.5{\rm i}, z=0, t=0, $
当 $ N=6 $ 时, 由于 3-Lump 解的辅助函数的式子过长, 就不再具体展示. 令
$\begin{gather*} a_1=a_4^*=1.5+1.5{\rm i},\ a_2=a_5^*=1.1+2{\rm i},\ a_3=a_6^*=0.7+2.5{\rm i},\ b_1=b_4^*=2+{\rm i},\nonumber\\ b_2=b_5^*=1+1.5{\rm i},\ b_3=b_6^*=0.3+{\rm i}, \ z=0, \ t=0, \end{gather*}$
观察图4 可以发现, 1-Lump 解沿着 “直线” 向四周传播, 其在传播时, 形状、振幅不发生改变. 但是在 2-Lump 解、3-Lump 解中, 我们观察到, 只有在 Lump 波的边缘地带是沿 “直线” 传播的, 在 Lump 波中间交会的地方, 其传播方式变得 “弯曲”, 形状发生了改变. 这是由于在 Lump 波的内侧, 能量进行了转换从而引发了它们形状的变化. 这种情况在现实中可能会引起类似海啸、地震等灾难现象.
4 相互作用解
4.1 由 $ P $ - 呼吸和 $ R $ - 孤子组成的相互作用解
(4.1) $\begin{array}{c}N=2 P+R, \omega_{2 p-1}=\omega_{2 p}^{*}, a_{2 p-1}=a_{2 p}^{*}, b_{2 p-1}=b_{2 p}^{*}, d_{2 p-1}=d_{2 p}^{*}=0, \omega_{2 P+r}=\omega_{2 P+r} \\a_{2 P+r}=a_{2 P+r}, b_{2 P+r}=b_{2 P+r}, 1 \leq p \leq P, 1 \leq r \leq R,\end{array}$
其中 $ p,r,P,R $ 任意正整数, $ ^* $ 表示共轭复数, 就可以得到由 $ P $ - 呼吸与 $ R $ - 孤子组成的相互作用解.
(4.2) $\begin{aligned} H_3=&\ 1+2\exp(\xi_{1,1})\cos(\xi_{1,2})+\exp(K_{12})\exp(2\xi_{1,1})+\exp(\xi_3) +\exp(K_{13})\exp(\xi_{1,1}\nonumber\\& +\xi_{3})[\cos(\xi_{1,2})+{\rm i}\sin(\xi_{1,2})]+\exp(K_{23})\exp(\xi_{1,1}+\xi_{3})[\cos(\xi_{1,2})-{\rm i}\sin(\xi_{1,2})] \nonumber\\&+\exp(K_{12}+K_{13}+K_{23})\exp(2\xi_{1,1}+\xi_{3}), \end{aligned}$
$\begin{align*} \xi_{1,1}=&\ \omega_{1,1}x+(\omega_{1,1}a_{1,1}-\omega_{1,2}a_{1,2})y+(\omega_{1,1}b_{1,1}-\omega_{1,2}b_{1,2})z+[\omega_{1,1}(-\omega_{1,1}^2+3\omega_{1,2}^2+a_{1,1}^2\nonumber\\& -a_{1,2}^2-a_{1,1}-b_{1,1}-1)+\omega_{1,2}(-2a_{1,1}a_{1,2}+a_{1,2}+b_{1,2})]t,\\ \xi_{1,2}=&\ \omega_{1,2}x+(\omega_{1,1}a_{1,2}-\omega_{1,2}a_{1,1})y+(\omega_{1,1}b_{1,2}-\omega_{1,2}b_{1,1})z+[\omega_{1,1}(-3\omega_{1,1}\omega_{1,2}+2a_{1,1}a_{1,2}\nonumber\\& -a_{1,2}-b_{1,2})+\omega_{1,2}(\omega_{1,2}^2+2a_{1,1}^2-a_{1,2}^2-a_{1,1}-b_{1,1}-1)]t,\\ \xi_3=&\ \omega_3(x+a_3y+b_3z+(-\omega_3^2 + a_3^2-a_3-b_3-1)t)+d_3,\\ \exp(&K_{ij})=\frac{3(\omega_i-\omega_j)^2+(a_i-a_j)^2}{3(\omega_i+\omega_j)^2+(a_i-a_j)^2},\ i,j=1,2,3,i<j. \end{align*}$
将 (4.2) 式带入 (2.3) 式且取 $\omega_{1,1}=0.5, \omega_{1,2}=a_{1,2}=b_{1,1}=b_{1,2}=b_3=1, a_{1,1}=0.6, \omega_3=-1,a_3=2, z=0, $ 1-呼吸与 1- 孤子的相互作用情况如图5 所示.
图5
图5
1-呼吸与 1-孤子的相互作用过程 (a) $ t=-20 $ (b) $ t=0 $ (c) $ t=20 $
当 $ N=4 $ 时, 将 (4.1) 式先后带入 (2.3) 式和 (2.1) 式, 且令
$\begin{gather*} \omega_{1,1}=0.5, \omega_{1,2}=a_{1,2}=b_{1,1}=b_{1,2}=1, a_{1,1}=0.6, \omega_3=-1, \\ \omega_4=0.5, a_3=2, a_4=0.5, b_3=1.5,b_4=3, z=0, \end{gather*}$
图6
图6
1-呼吸与 2-孤子组成的混合解 (a) $ t=-5 $ , (b) $ t=0 $ , (c) $ t=5 $
$\begin{array}{c}\omega_{1,1}=0.5, \omega_{1,2}=a_{1,2}=b_{1,1}=b_{1,2}=b_{5}=1, \omega_{3,1}=0.1, \omega_{3,2}=0.4, a_{1,1}=0.6 \\a_{3,1}=0.3, a_{3,2}=1.6, b_{3,1}=0.25, b_{3,2}=0.5 \omega_{5}=0.7, a_{5}=1.5, z=0\end{array}$
2-呼吸与 1-孤子随时间的动力学行为如图7 所示.
图7
图7
2-呼吸与 1-孤子随时间的动力学行为 (a) $ t=-5 $ , (b) $ t=0 $ , (c) $ t=5 $
4.2 由 $ Q $ - Lump 和 $ R $ - 孤子组成的相互作用解
为构造出新 (3+1) 维 KP 方程的 $ Q $ - Lump 与 $ R $ - 孤子组成的相互作用解, 我们对 (2.3) 式添加如下的约束条件
(4.3) $\begin{array}{c}N=2 Q+R, \omega_{2 q-1}, \omega_{2 q} \rightarrow 0, a_{q}=a_{Q+q}^{*}, b_{q}=b_{Q+q}^{*}, \exp \left(d_{2 q-1}\right)=\exp \left(d_{2 q}^{*}\right)=-1, \\\omega_{2 Q+r}=\omega_{2 Q+r}, a_{2 Q+r}=a_{2 P+r}, b_{2 Q+r}=b_{2 Q+r}, 1 \leq q \leq Q, 1 \leq r \leq R.\end{array}$
1-Lump 与 1-孤子组成的相互作用解的辅助函数 $ H_3 $ 为
(4.4) $\begin{aligned} H_3=&\Theta_1\Theta_2+M_{12}+\exp(\xi_3)[M_{12}+(L_{13}+\Theta_1)(L_{23}+\Theta_2)], \end{aligned}$
$\begin{gather*} \Theta_i=x+a_iy+b_iz+(a_i^2-a_i-b_i-1)t,\nonumber\\ \xi_3=\omega_3(x+a_3y+b_3z+(-\omega_3^2 + a_3^2-a_3-b_3-1)t)+d_3, \nonumber\\ \ M_{12}=-\frac{12}{(a_1-a_2)^2},\ L_{i3}=-\frac{12\omega_3}{(a_i-a_3)^2+3\omega_3^2},\ i=1,2. \end{gather*}$
$a_1=a_2^*=1+{\rm i}, b_1=b_2^*=2+{\rm i}, \omega_3=1, a_3=2, b_3=0.5, d_3=z=0, $
1-Lump 与 1-孤子的相互作用过程如图8 所示.
图8
图8
1-Lump 与 1-孤子组成的相互作用解随时间的演化过程 (a) $ t=-4 $ , (b) $ t=0 $ , (c) $ t=4 $
(4.5) $\begin{aligned} H_4=&\Theta_1\Theta_2+M_{12}+\exp(\xi_3)[M_{12}+(L_{13}+\Theta_1)(L_{23}+\Theta_2)]+\exp(\xi_4)[M_{12}+(L_{14}+\Theta_1)\nonumber\\&\times(L_{24}+\Theta_2)]+\exp(\xi_3+\xi_4)\exp(K_{34})[M_{12}+(L_{13}+L_{14}+\Theta_1)(L_{23}+L_{24}+\Theta_2)], \end{aligned}$
$\begin{gather*} \Theta_i=x+a_iy+b_iz+(a_i^2-a_i-b_i-1)t,\ \exp(K_{34})=\frac{3(\omega_3-\omega_4)^2+(a_3-a_4)^2}{3(\omega_3+\omega_4)^2+(a_3-a_4)^2},\nonumber\\ \xi_j=\omega_j(x+a_jy+b_jz+(-\omega_j^2 + a_j^2-a_j-b_j-1)t)+d_j,\nonumber\\ \ M_{12}=-\frac{12}{(a_1-a_2)^2},\ L_{ij}=-\frac{12\omega_j}{(a_i-a_j)^2+3\omega_j^2},\ i=1,2,j=3,4. \end{gather*}$
$\begin{gather*} a_1=a_2^*=1+{\rm i}, b_1=b_2^*=0.5+0.5{\rm i}, \omega_3=1,\omega_4=-0.7, a_3=2,\\ a_4=b_3=0.5, b_4=-1, d_3=d_4=z=0, \end{gather*}$
1-Lump 与 2-孤子的随时间的演化过程如图9 所示.
图9
图9
1-Lump 与 2-孤子组成的相互作用解随时间的演化过程 (a) $ t=-8 $ , (b) $ t=0 $ , (c) $ t=8 $
当 $ N=5(Q=2,R=1) $ 时, 2-Lump 与 1-孤子的组成的相互作用解的辅助函数 $ H_5 $ 为
(4.6) $\begin{aligned} H_5=\ &\Theta_1\Theta_2\Theta_3\Theta_4+\Xi+\exp(\xi_5)[\Xi+M_{12}L_{35}L_{45}+M_{13}L_{25}L_{45}+M_{14}L_{25}L_{35}+M_{23}L_{15}L_{45}\nonumber\\ & +M_{24}L_{15}L_{35}+M_{34}L_{15}L_{25}+(L_{15}+\Theta_1)(L_{25}+\Theta_2)(L_{35}+\Theta_3)(L_{45}+\Theta_4)+\Theta_1(M_{23}L_{45}\nonumber\\& +M_{24}L_{35}+M_{34}L_{25})+\Theta_2(M_{13}L_{45}+M_{14}L_{35}+M_{34}L_{15})+\Theta_3(M_{12}L_{45}+M_{14}L_{25}\nonumber\\& +M_{24}L_{15})+\Theta_1(M_{12}L_{35}+M_{13}L_{25}+M_{23}L_{15})], \end{aligned}$
$\begin{gather*} \Xi=M_{12}\Theta_3\Theta_4+M_{13}\Theta_2\Theta_4+M_{14}\Theta_2\Theta_3+M_{23}\Theta_1\Theta_4+M_{24}\Theta_1\Theta_3+M_{34}\Theta_1\Theta_2\nonumber \\ +M_{12}M_{34}+M_{13}M_{24}+M_{14}M_{23},\ \Theta_i=x+a_iy+b_iz+(a_i^2-a_i-b_i-1)t,\\ \xi_5=\omega_5(x+a_5y+b_5z+(-\omega_5^2 + a_5^2-a_5-b_5-1)t)+d_5,\nonumber\\ M_{ij}=-\frac{12}{(a_i-a_j)^2},\ L_{i5}=-\frac{12\omega_5}{(a_i-a_5)^2+3\omega_5^2},\ i,j=1,2,3,4,i<j. \end{gather*}$
$\begin{gather*} a_1=a_3^*=1+{\rm i}, b_1=b_3^*=2+{\rm i},a_2=a_4^*=0.5+2{\rm i},\\ b_2=b_4^*=1+1.5{\rm i}, \omega_5=-1,a_5=2, b_5=0.5, d_5=z=0, \end{gather*}$
图10
图10
2-Lump 与 1-孤子组成的相互作用解 (a) $ t=-3 $ , (b) $ t=0 $ , (c) $ t=3 $
4.3 由 $ Q $ - Lump 和 $ P $ - 呼吸组成的相互作用解
(4.7) $\begin{array}{c}N=2 Q+2 P, \omega_{2 q-1}, \omega_{2 q} \rightarrow 0, a_{q}=a_{Q+q}^{*}, b_{q}=b_{Q+q}^{*}, \exp \left(d_{2 q-1}\right)=\exp \left(d_{2 q}^{*}\right)=-1 \\\omega_{2 Q+2 p-1}=\omega_{2 Q+2 p}^{*}, a_{2 Q+2 p-1}=a_{2 Q+2 p}^{*}, b_{2 Q+2 p-1}=b_{2 Q+2 p}^{*}, d_{2 Q+2 p-1}=d_{2 Q+2 p}^{*}=0 \\1 \leq q \leq Q, 1 \leq p \leq P\end{array}$
可以得到目标方程的由 $ Q $ - Lump 和 $ P $ - 呼吸组成的相互作用解.
(4.8) $\begin{aligned} H_4=&\Theta_1\Theta_2+M_{12}+\exp(\xi_{3,1})[M_{12}+(L_{13}+\Theta_1)(L_{23}+\Theta_2)][\cos(\xi_{3,2})+{\rm i}\sin({\xi_{3,2}})]\nonumber\\&+\exp(\xi_{3,1})[M_{12}+(L_{14}+ \Theta_1)(L_{24}+\Theta_2)][\cos(\xi_{3,2})-{\rm i}\sin({\xi_{3,2}})] \nonumber\\& +\exp(2\xi_{3,1})\exp(K_{34})[M_{12}+(L_{13}+L_{14}+\Theta_1)(L_{23}+L_{24}+\Theta_2)], \end{aligned}$
$\begin{align*} \Theta_i=&x+a_iy+b_iz+(a_i^2-a_i-b_i-1)t,\ M_{12}=-\frac{12}{(a_1-a_2)^2},\ L_{ij}=-\frac{12\omega_j}{(a_i-a_j)^2+3\omega_j^2},\nonumber\\ \xi_{3,1}=&\omega_{3,1}x+(\omega_{3,1}a_{3,1}-\omega_{3,2}a_{3,2})y+(\omega_{3,1}b_{3,1}-\omega_{3,2}b_{3,2})z+[\omega_{3,1}(-\omega_{3,1}^2+3\omega_{3,2}^2+a_{3,1}^2\nonumber\\& -a_{3,2}^2-a_{3,1}-b_{3,1}-1)+\omega_{3,2}(-2a_{3,1}a_{3,2}+a_{3,2}+b_{3,2})]t,\nonumber\\ \xi_{3,2}=&\omega_{3,2}x+(\omega_{3,1}a_{3,2}-\omega_{3,2}a_{3,1})y+(\omega_{3,1}b_{3,2}-\omega_{3,2}b_{3,1})z+[\omega_{3,1}(-3\omega_{3,1}\omega_{3,2}+2a_{3,1}a_{3,2}\nonumber\\& -a_{3,2}-b_{3,2})+\omega_{3,2}(\omega_{3,2}^2+2a_{3,1}^2-a_{3,2}^2-a_{3,1}-b_{3,1}-1)]t,\nonumber\\& \exp(K_{34})=\frac{3(\omega_3-\omega_4)^2+(a_3-a_4)^2}{3(\omega_3+\omega_4)^2+(a_3-a_4)^2},\ i=1,2,j=3,4,i<j. \end{align*}$
$\begin{gather*} a_1=a_2^*=1+{\rm i}, b_1=b_2^*=0.5+0.5{\rm i}, \omega_3=\omega_4^*=-0.5+{\rm i},\\ a_3=a_4^*=0.6+1.5{\rm i}, b_3=b_4^*=1+{\rm i}, z=0, \end{gather*}$
1-Lump 与 1-呼吸随时间的弹性碰撞过程如图11 所示.
图11
图11
$ 1 $ - Lump 与 $ 1 $ - 呼吸组成的相互作用解 (a) $ t=-10 $ , (b) $ t=0 $ , (c) $ t=10 $
当 $ N=6(Q=2,P=1) $ 时, 将 (4.7) 式先后带入 (2.3) 式和 (2.1) 式, 可得到 2-Lump 和 1- 呼吸组成的相互作用解. 取
$\begin{gather*} a_1=a_3^*=1.5+1.5{\rm i}, b_1=b_3^*=2+{\rm i},a_2=a_4^*=1.1+2{\rm i}, b_2=b_4^*=1+1.5{\rm i},\\ \omega_3=\omega_4^*=0.8+1.7{\rm i},a_3=a_4^*=0.6+2{\rm i}, b_3=b_4^*=1+{\rm i}, z=0,t=-2, \end{gather*}$
图12
图12
(a) 2-Lump 与 1-呼吸组成的相互作用解; (b) 1-Lump 与 2-呼吸组成的相互作用解
同样地, 当 $ N=6(Q=1,P=2) $ 时, 取
$\begin{gather*} a_1=a_2^*=0.5+2{\rm i}, b_1=b_2^*=1+1.5{\rm i}, \omega_3=\omega_4^*=1+0.9{\rm i},a_3=a_4^*=2+1.5{\rm i}, b_3=b_4^*=0.6-{\rm i},\\ \omega_5=\omega_6^*=0.9+1.2{\rm i},a_5=a_5^*=1+1.8{\rm i}, b_3=b_4^*=1.3+0.8{\rm i},z=0,t=-2, \end{gather*}$
1-Lump与 2-呼吸组成的相互作用解如图12(b) 所示.
4.4 由 $ Q $ - Lump, $ P $ - 呼吸和 $ R $ - 孤子组成的混合解
(4.9) $\begin{array}{c}N=2 Q+2 P+R, \omega_{2 q-1}, \omega_{2 q} \rightarrow 0, a_{q}=a_{Q+q}^{*}, b_{q}=b_{Q+q}^{*}, \exp \left(d_{2 q-1}\right)=\exp \left(d_{2 q}^{*}\right)=-1 \\\xi_{2 Q+2 p-1}=\xi_{2 Q+2 p}^{*}, d_{2 Q+2 p-1}=d_{2 Q+2 p}^{*}=0, \omega_{2 P+2 Q+r}=\omega_{2 P+2 Q+r}, a_{2 P+2 Q+r}=a_{2 P+2 Q+r}, \\b_{2 P+2 Q+r}=b_{2 P+2 Q+r}, 1 \leq q \leq Q, 1 \leq p \leq P, 1 \leq r \leq R.\end{array}$
则可以得到方程 (1.1) 的由 Q-Lump、P-呼吸与 R-孤子这三种基本解组成的混合解.
1-Lump、1-呼吸与 1-孤子组成的混合解的辅助函数 $ H_5 $ 为
(4.10) $\begin{aligned} H_5=&\Theta_1\Theta_2+M_{12}+\exp(\xi_{3,1})[M_{12}+(L_{13}+\Theta_1)(L_{23}+\Theta_2)][\cos(\xi_{3,2})+{\rm i}\sin({\xi_{3,2}})]\nonumber\\& +\exp(\xi_{3,1})[M_{12}+(L_{14}+\Theta_1)(L_{24}+\Theta_2)][\cos(\xi_{3,2})-{\rm i}\sin({\xi_{3,2}})]+\exp(\xi_5)[M_{12} +(L_{15}\nonumber\\& +\Theta_1)(L_{25}+\Theta_2)]+\exp(2\xi_{3,1})\exp(K_{34})[M_{12}+(L_{13}+L_{14}+\Theta_1)(L_{23}+L_{24}+\Theta_2)]\nonumber\\& +\exp(\xi_{3,1}+\xi_5)\exp(K_{35})[M_{12}+(L_{13}+L_{15}+\Theta_1)(L_{23}+L_{25}+\Theta_2)][\cos(\xi_{3,2})\nonumber\\& +{\rm i}\sin({\xi_{3,2}})]+\exp(\xi_{3,1}+\xi_5)\exp(K_{45})[M_{12} +(L_{14}+L_{15}+\Theta_1)(L_{24}+L_{25}+\Theta_2)]\nonumber\\&\times[\cos(\xi_{3,2})-{\rm i}\sin({\xi_{3,2}})]+\exp(2\xi_{3,1}+\xi_5)\exp(K_{34}+K_{35}+K_{45})[M_{12}+(L_{13}+L_{14}\nonumber\\& +L_{15}+\Theta_1)(L_{23}+L_{24}+L_{25}+\Theta_2)], \end{aligned}$
$\begin{align*} \Theta_i=&x+a_iy+b_iz+(a_i^2-a_i-b_i-1)t,\ M_{12}=-\frac{12}{(a_1-a_2)^2},\ L_{ij}=-\frac{12\omega_j}{(a_i-a_j)^2+3\omega_j^2},\nonumber\\ \xi_{3,1}=&\omega_{3,1}x+(\omega_{3,1}a_{3,1}-\omega_{3,2}a_{3,2})y+(\omega_{3,1}b_{3,1}-\omega_{3,2}b_{3,2})z+[\omega_{3,1}(-\omega_{3,1}^2+3\omega_{3,2}^2+a_{3,1}^2\nonumber\\& -a_{3,2}^2-a_{3,1}-b_{3,1}-1)+\omega_{3,2}(-2a_{3,1}a_{3,2}+a_{3,2}+b_{3,2})]t,\nonumber\\ \xi_{3,2}=&\omega_{3,2}x+(\omega_{3,1}a_{3,2}-\omega_{3,2}a_{3,1})y+(\omega_{3,1}b_{3,2}-\omega_{3,2}b_{3,1})z+[\omega_{3,1}(-3\omega_{3,1}\omega_{3,2}+2a_{3,1}a_{3,2}\nonumber\\& -a_{3,2}-b_{3,2})+\omega_{3,2}(\omega_{3,2}^2+2a_{3,1}^2-a_{3,2}^2-a_{3,1}-b_{3,1}-1)]t,\nonumber\\ \xi_5=&\omega_5(x+a_5y+b_5z+(-\omega_5^2 + a_5^2-a_5-b_5-1)t)+d_5,\nonumber\\ \exp&(K_{mn})=\frac{3(\omega_m-\omega_n)^2+(a_m-a_n)^2}{3(\omega_m+\omega_n)^2+(a_m-a_n)^2},i=1,2,j=3,4,5,i<j,\ m,n=3,4,5,m<n. \end{align*}$
$\begin{gather*} a_1=a_2^*=1.5+2{\rm i}, b_1=b_2^*=0.5+1.5{\rm i}, \omega_{3,1}=-0.5,\omega_{3,2}=1, a_{3,1}=0.6, \\ a_{3,2}=1.5, b_{3,1}=b_{3,2}=\omega_5=1,a_5=2,b_5=0.5, d_5=z=0, \end{gather*}$
图13
图13
1-Lump、1-呼吸与 1-孤子组成的混合解 (a)(d) $ t=-15 $ ; (b)(e) $ t=0 $ ; (c)(f) $ t=15 $
当 $ N=6(Q=1,P=1,R=2) $ 时, 令
$\begin{gather*} a_1=a_2^*=1.5+2{\rm i}, b_1=b_2^*=0.5+1.5{\rm i}, \omega_{3,1}=-0.5,\omega_{3,2}=1, a_{3,1}=0.6, a_{3,2}=1.5, \\ b_{3,1}=b_{3,2}=\omega_5=1,\omega_6=0.7, a_5=2, a_6=3, b_5=0.5, b_6=-1, d_5=d_6=z=0, \end{gather*}$
1-Lump、1-呼吸与 2-孤子的动力学行为如图14 所示.
图14
图14
1-Lump、1-呼吸与 2-孤子组成的混合解 (a)(d) $ t=-15 $ ; (b)(e) $ t=0 $ ; (c)(f) $ t=15 $
5 总结
本文得到了方程 (1.1) 的不同类型的非线性波解, 例如 $ N $ - 孤子解、 $ P $ - 呼吸解、 $ Q $ - Lump 解和相互作用解. 首先, 基于 Hirota 双线性形式得到了 $ N $ - 孤子解, 这是下文构造 $ P $ - 呼吸解、 $ Q $ - Lump 解和相互作用解的基础. 其次, 通过模共振技术, 由 $ N $ 孤子解转化得到 $ P $ - 呼吸解. 1-, 2-呼吸解的可视化图形如图1 和2 所示. 图1(a)-1(f) 也清楚地显示了参数对1-呼吸解轨迹的影响. 然后, 本文通过两种途径得到了 Lump 解. 第一种途径是由同宿测试法获得的同宿呼吸解进行退化得到的 Lump 解 (图3(b) ). 第二种途径是由 $ N $ - 孤子解的完全退化得到了 $ Q $ - Lump 解. 1-, 2-和 3-Lump 解如图4 所示. 同时, 我们还发现在高阶 Lump 解之间会发生非弹性碰撞 ($ Q\ge 2 $ ). 这种非弹性碰撞在现实中可能导致地震、海啸等自然灾害. 比较这两种方法, 第一种方法只能产生最简单的 Lump 解, 而第二种方法可以产生更复杂的 2 阶、3 阶乃至高阶 Lump 解.
最后, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化, 推导出了多种混合解. 例如, 若部分参数满足模共振条件, 则可以得到了由 $ P $ - 呼吸与 $ R $ - 孤子组成的相互作用解. 1-呼吸与 1-孤子、1-呼吸与 2-孤子、2-呼吸与 1-孤子的相互作用过程分别如图5 -7 所示. 若部分参数取极限, 则可以得到由 $ Q $ - Lump 与 $ R $ - 孤子组成的相互作用解. 图8 -10 展示了 1-Lump 与 1-孤子、1-Lump 与 2-孤子和 2-Lump 与 1- 孤子的动力学行为. 如果部分参数取极限, 其余参数取复共轭, 则可以得到由 $ Q $ - Lump 和 $ P $ - 呼吸组成的相互作用解. 图11 -12 分别展示的是由 1-Lump 与 1-呼吸、2-Lump 与 1-呼吸、1-Lump 与 2-呼吸组成的相互作用解. 此外, 图13 -14 展示的是由 1-Lump、1-呼吸与 1-孤子和 1-Lump、1-呼吸与 2-孤子组成的 ``三'' 混合解. 本文研究的方法和结果与文献 [24 ] 有所不同, 且得到了具有复杂性质的相互作用解. 这些解在海洋工程和流体力学等领域具有重要的应用价值.
基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 可通过同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、三波法[9 ,19 ] 和基于 $ N $ - 孤子解的模共振方法[22 ,23 ] 等多种方法得到非线性可积系统的呼吸波解. Lump 解也可以通过多种方法获得, 例如正二次函数法[27 ,28 ] , 基于 $ N $ - 孤子解和同宿呼吸解的参数极限法[11 ⇓ -13 ,21 ] . 此外, 也可以通过不同的方式获得备受学者关注的混合解. 例如, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化[9 ,11 ⇓ -13 ] 或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究.
参考文献
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Exact solution of the Korteweg-de vries equation for multiple collisions of solitons
1
1971
... 非线性现象在物理、化学、地质等自然学科中广泛出现, 许多非线性现象都可以用非线性偏微分方程 (NLPDEs) 来描述[1 ⇓ -3 ] . 近年来, 越来越多的学者关注 NLPDEs 的非线性波解, 特别是孤子解[4 ,5 ] 、Lump 解[6 ⇓ -8 ] 、呼吸解[9 ,10 ] . 尤其是由上述几种非线性波组成的相互作用解[11 ⇓ ⇓ -14 ] 逐渐成为 NLPDEs 研究的热点问题. 通过研究不同非线性波之间的相互作用, 可以更全面地了解和分析复杂非线性现象的本质. 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 学者们提出了获得非线性波解的多种有效方法, 例如同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、 参数极限法[21 ] 、 模共振技术[22 ,23 ] 等. ...
A nonlinear modification of the Schr?dinger equation
1
1983
... 非线性现象在物理、化学、地质等自然学科中广泛出现, 许多非线性现象都可以用非线性偏微分方程 (NLPDEs) 来描述[1 ⇓ -3 ] . 近年来, 越来越多的学者关注 NLPDEs 的非线性波解, 特别是孤子解[4 ,5 ] 、Lump 解[6 ⇓ -8 ] 、呼吸解[9 ,10 ] . 尤其是由上述几种非线性波组成的相互作用解[11 ⇓ ⇓ -14 ] 逐渐成为 NLPDEs 研究的热点问题. 通过研究不同非线性波之间的相互作用, 可以更全面地了解和分析复杂非线性现象的本质. 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 学者们提出了获得非线性波解的多种有效方法, 例如同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、 参数极限法[21 ] 、 模共振技术[22 ,23 ] 等. ...
Painlevé analysis for new (3+1)-dimensional Boiti-Leon-Manna-Pempinelli equations with constant and time-dependent coefficients
1
2020
... 非线性现象在物理、化学、地质等自然学科中广泛出现, 许多非线性现象都可以用非线性偏微分方程 (NLPDEs) 来描述[1 ⇓ -3 ] . 近年来, 越来越多的学者关注 NLPDEs 的非线性波解, 特别是孤子解[4 ,5 ] 、Lump 解[6 ⇓ -8 ] 、呼吸解[9 ,10 ] . 尤其是由上述几种非线性波组成的相互作用解[11 ⇓ ⇓ -14 ] 逐渐成为 NLPDEs 研究的热点问题. 通过研究不同非线性波之间的相互作用, 可以更全面地了解和分析复杂非线性现象的本质. 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 学者们提出了获得非线性波解的多种有效方法, 例如同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、 参数极限法[21 ] 、 模共振技术[22 ,23 ] 等. ...
Extend three-wave method for the (1+2)-dimensional Ito equation
1
2010
... 非线性现象在物理、化学、地质等自然学科中广泛出现, 许多非线性现象都可以用非线性偏微分方程 (NLPDEs) 来描述[1 ⇓ -3 ] . 近年来, 越来越多的学者关注 NLPDEs 的非线性波解, 特别是孤子解[4 ,5 ] 、Lump 解[6 ⇓ -8 ] 、呼吸解[9 ,10 ] . 尤其是由上述几种非线性波组成的相互作用解[11 ⇓ ⇓ -14 ] 逐渐成为 NLPDEs 研究的热点问题. 通过研究不同非线性波之间的相互作用, 可以更全面地了解和分析复杂非线性现象的本质. 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 学者们提出了获得非线性波解的多种有效方法, 例如同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、 参数极限法[21 ] 、 模共振技术[22 ,23 ] 等. ...
Integrable (3+1)-dimensional Ito equation: variety of lump solutions and multiple-soliton solutions
1
2022
... 非线性现象在物理、化学、地质等自然学科中广泛出现, 许多非线性现象都可以用非线性偏微分方程 (NLPDEs) 来描述[1 ⇓ -3 ] . 近年来, 越来越多的学者关注 NLPDEs 的非线性波解, 特别是孤子解[4 ,5 ] 、Lump 解[6 ⇓ -8 ] 、呼吸解[9 ,10 ] . 尤其是由上述几种非线性波组成的相互作用解[11 ⇓ ⇓ -14 ] 逐渐成为 NLPDEs 研究的热点问题. 通过研究不同非线性波之间的相互作用, 可以更全面地了解和分析复杂非线性现象的本质. 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 学者们提出了获得非线性波解的多种有效方法, 例如同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、 参数极限法[21 ] 、 模共振技术[22 ,23 ] 等. ...
Lump solutions to the Kadomtsev-Petviashvili equation
1
2015
... 非线性现象在物理、化学、地质等自然学科中广泛出现, 许多非线性现象都可以用非线性偏微分方程 (NLPDEs) 来描述[1 ⇓ -3 ] . 近年来, 越来越多的学者关注 NLPDEs 的非线性波解, 特别是孤子解[4 ,5 ] 、Lump 解[6 ⇓ -8 ] 、呼吸解[9 ,10 ] . 尤其是由上述几种非线性波组成的相互作用解[11 ⇓ ⇓ -14 ] 逐渐成为 NLPDEs 研究的热点问题. 通过研究不同非线性波之间的相互作用, 可以更全面地了解和分析复杂非线性现象的本质. 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 学者们提出了获得非线性波解的多种有效方法, 例如同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、 参数极限法[21 ] 、 模共振技术[22 ,23 ] 等. ...
Lump and lump-multi-kink solutions in the (3+1)-dimensions
1
2022
... 非线性现象在物理、化学、地质等自然学科中广泛出现, 许多非线性现象都可以用非线性偏微分方程 (NLPDEs) 来描述[1 ⇓ -3 ] . 近年来, 越来越多的学者关注 NLPDEs 的非线性波解, 特别是孤子解[4 ,5 ] 、Lump 解[6 ⇓ -8 ] 、呼吸解[9 ,10 ] . 尤其是由上述几种非线性波组成的相互作用解[11 ⇓ ⇓ -14 ] 逐渐成为 NLPDEs 研究的热点问题. 通过研究不同非线性波之间的相互作用, 可以更全面地了解和分析复杂非线性现象的本质. 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 学者们提出了获得非线性波解的多种有效方法, 例如同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、 参数极限法[21 ] 、 模共振技术[22 ,23 ] 等. ...
Various forms of lumps and interaction solutions to generalized Vakhnenko Parkes equation arising from high-frequency wave propagation in electromagnetic physics
2
2022
... 非线性现象在物理、化学、地质等自然学科中广泛出现, 许多非线性现象都可以用非线性偏微分方程 (NLPDEs) 来描述[1 ⇓ -3 ] . 近年来, 越来越多的学者关注 NLPDEs 的非线性波解, 特别是孤子解[4 ,5 ] 、Lump 解[6 ⇓ -8 ] 、呼吸解[9 ,10 ] . 尤其是由上述几种非线性波组成的相互作用解[11 ⇓ ⇓ -14 ] 逐渐成为 NLPDEs 研究的热点问题. 通过研究不同非线性波之间的相互作用, 可以更全面地了解和分析复杂非线性现象的本质. 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 学者们提出了获得非线性波解的多种有效方法, 例如同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、 参数极限法[21 ] 、 模共振技术[22 ,23 ] 等. ...
... 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 可通过同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、三波法[9 ,19 ] 和基于 $ N $ - 孤子解的模共振方法[22 ,23 ] 等多种方法得到非线性可积系统的呼吸波解. Lump 解也可以通过多种方法获得, 例如正二次函数法[27 ,28 ] , 基于 $ N $ - 孤子解和同宿呼吸解的参数极限法[11 ⇓ -13 ,21 ] . 此外, 也可以通过不同的方式获得备受学者关注的混合解. 例如, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化[9 ,11 ⇓ -13 ] 或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...
Dynamics of multi-breathers, N-solitons and M-lump solutions in the (2+1)-dimensional KdV equation
3
2019
... 非线性现象在物理、化学、地质等自然学科中广泛出现, 许多非线性现象都可以用非线性偏微分方程 (NLPDEs) 来描述[1 ⇓ -3 ] . 近年来, 越来越多的学者关注 NLPDEs 的非线性波解, 特别是孤子解[4 ,5 ] 、Lump 解[6 ⇓ -8 ] 、呼吸解[9 ,10 ] . 尤其是由上述几种非线性波组成的相互作用解[11 ⇓ ⇓ -14 ] 逐渐成为 NLPDEs 研究的热点问题. 通过研究不同非线性波之间的相互作用, 可以更全面地了解和分析复杂非线性现象的本质. 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 学者们提出了获得非线性波解的多种有效方法, 例如同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、 参数极限法[21 ] 、 模共振技术[22 ,23 ] 等. ...
... 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 可通过同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、三波法[9 ,19 ] 和基于 $ N $ - 孤子解的模共振方法[22 ,23 ] 等多种方法得到非线性可积系统的呼吸波解. Lump 解也可以通过多种方法获得, 例如正二次函数法[27 ,28 ] , 基于 $ N $ - 孤子解和同宿呼吸解的参数极限法[11 ⇓ -13 ,21 ] . 此外, 也可以通过不同的方式获得备受学者关注的混合解. 例如, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化[9 ,11 ⇓ -13 ] 或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...
... [9 ,11 ⇓ -13 ]或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...
Breather waves, rogue waves and complexiton solutions for a Zakharov-Kuznetsov equation
1
2021
... 非线性现象在物理、化学、地质等自然学科中广泛出现, 许多非线性现象都可以用非线性偏微分方程 (NLPDEs) 来描述[1 ⇓ -3 ] . 近年来, 越来越多的学者关注 NLPDEs 的非线性波解, 特别是孤子解[4 ,5 ] 、Lump 解[6 ⇓ -8 ] 、呼吸解[9 ,10 ] . 尤其是由上述几种非线性波组成的相互作用解[11 ⇓ ⇓ -14 ] 逐渐成为 NLPDEs 研究的热点问题. 通过研究不同非线性波之间的相互作用, 可以更全面地了解和分析复杂非线性现象的本质. 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 学者们提出了获得非线性波解的多种有效方法, 例如同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、 参数极限法[21 ] 、 模共振技术[22 ,23 ] 等. ...
Degeneration of solitons for a (3+1)-dimensional generalized nonlinear evolution equation for shallow water waves
3
2022
... 非线性现象在物理、化学、地质等自然学科中广泛出现, 许多非线性现象都可以用非线性偏微分方程 (NLPDEs) 来描述[1 ⇓ -3 ] . 近年来, 越来越多的学者关注 NLPDEs 的非线性波解, 特别是孤子解[4 ,5 ] 、Lump 解[6 ⇓ -8 ] 、呼吸解[9 ,10 ] . 尤其是由上述几种非线性波组成的相互作用解[11 ⇓ ⇓ -14 ] 逐渐成为 NLPDEs 研究的热点问题. 通过研究不同非线性波之间的相互作用, 可以更全面地了解和分析复杂非线性现象的本质. 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 学者们提出了获得非线性波解的多种有效方法, 例如同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、 参数极限法[21 ] 、 模共振技术[22 ,23 ] 等. ...
... 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 可通过同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、三波法[9 ,19 ] 和基于 $ N $ - 孤子解的模共振方法[22 ,23 ] 等多种方法得到非线性可积系统的呼吸波解. Lump 解也可以通过多种方法获得, 例如正二次函数法[27 ,28 ] , 基于 $ N $ - 孤子解和同宿呼吸解的参数极限法[11 ⇓ -13 ,21 ] . 此外, 也可以通过不同的方式获得备受学者关注的混合解. 例如, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化[9 ,11 ⇓ -13 ] 或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...
... ,11 ⇓ -13 ]或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...
M-lump,high-order breather solutions and interaction dynamics of a generalized (2+1)-dimensional nonlinear wave equation
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2020
... 非线性现象在物理、化学、地质等自然学科中广泛出现, 许多非线性现象都可以用非线性偏微分方程 (NLPDEs) 来描述[1 ⇓ -3 ] . 近年来, 越来越多的学者关注 NLPDEs 的非线性波解, 特别是孤子解[4 ,5 ] 、Lump 解[6 ⇓ -8 ] 、呼吸解[9 ,10 ] . 尤其是由上述几种非线性波组成的相互作用解[11 ⇓ ⇓ -14 ] 逐渐成为 NLPDEs 研究的热点问题. 通过研究不同非线性波之间的相互作用, 可以更全面地了解和分析复杂非线性现象的本质. 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 学者们提出了获得非线性波解的多种有效方法, 例如同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、 参数极限法[21 ] 、 模共振技术[22 ,23 ] 等. ...
... 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 可通过同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、三波法[9 ,19 ] 和基于 $ N $ - 孤子解的模共振方法[22 ,23 ] 等多种方法得到非线性可积系统的呼吸波解. Lump 解也可以通过多种方法获得, 例如正二次函数法[27 ,28 ] , 基于 $ N $ - 孤子解和同宿呼吸解的参数极限法[11 ⇓ -13 ,21 ] . 此外, 也可以通过不同的方式获得备受学者关注的混合解. 例如, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化[9 ,11 ⇓ -13 ] 或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...
... ⇓ -13 ]或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...
Degeneration of N-soliton solutions for a (3+1)-dimensional nonlinear model in shallow water waves
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2023
... 非线性现象在物理、化学、地质等自然学科中广泛出现, 许多非线性现象都可以用非线性偏微分方程 (NLPDEs) 来描述[1 ⇓ -3 ] . 近年来, 越来越多的学者关注 NLPDEs 的非线性波解, 特别是孤子解[4 ,5 ] 、Lump 解[6 ⇓ -8 ] 、呼吸解[9 ,10 ] . 尤其是由上述几种非线性波组成的相互作用解[11 ⇓ ⇓ -14 ] 逐渐成为 NLPDEs 研究的热点问题. 通过研究不同非线性波之间的相互作用, 可以更全面地了解和分析复杂非线性现象的本质. 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 学者们提出了获得非线性波解的多种有效方法, 例如同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、 参数极限法[21 ] 、 模共振技术[22 ,23 ] 等. ...
... 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 可通过同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、三波法[9 ,19 ] 和基于 $ N $ - 孤子解的模共振方法[22 ,23 ] 等多种方法得到非线性可积系统的呼吸波解. Lump 解也可以通过多种方法获得, 例如正二次函数法[27 ,28 ] , 基于 $ N $ - 孤子解和同宿呼吸解的参数极限法[11 ⇓ -13 ,21 ] . 此外, 也可以通过不同的方式获得备受学者关注的混合解. 例如, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化[9 ,11 ⇓ -13 ] 或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...
... -13 ]或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...
N-lump and interaction solutions of localized waves to the (2+1)-dimensional generalized KDKK equation
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2021
... 非线性现象在物理、化学、地质等自然学科中广泛出现, 许多非线性现象都可以用非线性偏微分方程 (NLPDEs) 来描述[1 ⇓ -3 ] . 近年来, 越来越多的学者关注 NLPDEs 的非线性波解, 特别是孤子解[4 ,5 ] 、Lump 解[6 ⇓ -8 ] 、呼吸解[9 ,10 ] . 尤其是由上述几种非线性波组成的相互作用解[11 ⇓ ⇓ -14 ] 逐渐成为 NLPDEs 研究的热点问题. 通过研究不同非线性波之间的相互作用, 可以更全面地了解和分析复杂非线性现象的本质. 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 学者们提出了获得非线性波解的多种有效方法, 例如同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、 参数极限法[21 ] 、 模共振技术[22 ,23 ] 等. ...
Exact envelope-soliton solutions of a nonlinear wave equation
2
1973
... 非线性现象在物理、化学、地质等自然学科中广泛出现, 许多非线性现象都可以用非线性偏微分方程 (NLPDEs) 来描述[1 ⇓ -3 ] . 近年来, 越来越多的学者关注 NLPDEs 的非线性波解, 特别是孤子解[4 ,5 ] 、Lump 解[6 ⇓ -8 ] 、呼吸解[9 ,10 ] . 尤其是由上述几种非线性波组成的相互作用解[11 ⇓ ⇓ -14 ] 逐渐成为 NLPDEs 研究的热点问题. 通过研究不同非线性波之间的相互作用, 可以更全面地了解和分析复杂非线性现象的本质. 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 学者们提出了获得非线性波解的多种有效方法, 例如同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、 参数极限法[21 ] 、 模共振技术[22 ,23 ] 等. ...
... 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 可通过同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、三波法[9 ,19 ] 和基于 $ N $ - 孤子解的模共振方法[22 ,23 ] 等多种方法得到非线性可积系统的呼吸波解. Lump 解也可以通过多种方法获得, 例如正二次函数法[27 ,28 ] , 基于 $ N $ - 孤子解和同宿呼吸解的参数极限法[11 ⇓ -13 ,21 ] . 此外, 也可以通过不同的方式获得备受学者关注的混合解. 例如, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化[9 ,11 ⇓ -13 ] 或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...
Symmetry reduction and exact solutions of the (3+1)-dimensional nKdV-nCBS equation
2
2023
... 非线性现象在物理、化学、地质等自然学科中广泛出现, 许多非线性现象都可以用非线性偏微分方程 (NLPDEs) 来描述[1 ⇓ -3 ] . 近年来, 越来越多的学者关注 NLPDEs 的非线性波解, 特别是孤子解[4 ,5 ] 、Lump 解[6 ⇓ -8 ] 、呼吸解[9 ,10 ] . 尤其是由上述几种非线性波组成的相互作用解[11 ⇓ ⇓ -14 ] 逐渐成为 NLPDEs 研究的热点问题. 通过研究不同非线性波之间的相互作用, 可以更全面地了解和分析复杂非线性现象的本质. 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 学者们提出了获得非线性波解的多种有效方法, 例如同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、 参数极限法[21 ] 、 模共振技术[22 ,23 ] 等. ...
... 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 可通过同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、三波法[9 ,19 ] 和基于 $ N $ - 孤子解的模共振方法[22 ,23 ] 等多种方法得到非线性可积系统的呼吸波解. Lump 解也可以通过多种方法获得, 例如正二次函数法[27 ,28 ] , 基于 $ N $ - 孤子解和同宿呼吸解的参数极限法[11 ⇓ -13 ,21 ] . 此外, 也可以通过不同的方式获得备受学者关注的混合解. 例如, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化[9 ,11 ⇓ -13 ] 或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...
N-soliton solutions and the Hirota conditions in (2+1)-dimensions
2
2020
... 非线性现象在物理、化学、地质等自然学科中广泛出现, 许多非线性现象都可以用非线性偏微分方程 (NLPDEs) 来描述[1 ⇓ -3 ] . 近年来, 越来越多的学者关注 NLPDEs 的非线性波解, 特别是孤子解[4 ,5 ] 、Lump 解[6 ⇓ -8 ] 、呼吸解[9 ,10 ] . 尤其是由上述几种非线性波组成的相互作用解[11 ⇓ ⇓ -14 ] 逐渐成为 NLPDEs 研究的热点问题. 通过研究不同非线性波之间的相互作用, 可以更全面地了解和分析复杂非线性现象的本质. 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 学者们提出了获得非线性波解的多种有效方法, 例如同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、 参数极限法[21 ] 、 模共振技术[22 ,23 ] 等. ...
... 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 可通过同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、三波法[9 ,19 ] 和基于 $ N $ - 孤子解的模共振方法[22 ,23 ] 等多种方法得到非线性可积系统的呼吸波解. Lump 解也可以通过多种方法获得, 例如正二次函数法[27 ,28 ] , 基于 $ N $ - 孤子解和同宿呼吸解的参数极限法[11 ⇓ -13 ,21 ] . 此外, 也可以通过不同的方式获得备受学者关注的混合解. 例如, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化[9 ,11 ⇓ -13 ] 或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...
Bilinear B?cklund transformation, kink and breather-wave solutions for a generalized (2+1)-dimensional Hirota-Satsuma-Ito equation in fluid mechanics
4
2021
... 非线性现象在物理、化学、地质等自然学科中广泛出现, 许多非线性现象都可以用非线性偏微分方程 (NLPDEs) 来描述[1 ⇓ -3 ] . 近年来, 越来越多的学者关注 NLPDEs 的非线性波解, 特别是孤子解[4 ,5 ] 、Lump 解[6 ⇓ -8 ] 、呼吸解[9 ,10 ] . 尤其是由上述几种非线性波组成的相互作用解[11 ⇓ ⇓ -14 ] 逐渐成为 NLPDEs 研究的热点问题. 通过研究不同非线性波之间的相互作用, 可以更全面地了解和分析复杂非线性现象的本质. 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 学者们提出了获得非线性波解的多种有效方法, 例如同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、 参数极限法[21 ] 、 模共振技术[22 ,23 ] 等. ...
... 根据文献 [18 ], 考虑将 $ H(x,y,z,t) $ 设为 ...
... 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 可通过同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、三波法[9 ,19 ] 和基于 $ N $ - 孤子解的模共振方法[22 ,23 ] 等多种方法得到非线性可积系统的呼吸波解. Lump 解也可以通过多种方法获得, 例如正二次函数法[27 ,28 ] , 基于 $ N $ - 孤子解和同宿呼吸解的参数极限法[11 ⇓ -13 ,21 ] . 此外, 也可以通过不同的方式获得备受学者关注的混合解. 例如, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化[9 ,11 ⇓ -13 ] 或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...
... [18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...
Some new kink type solutions for the new (3+1)-dimensional Boiti-Leon-Manna-Pempinelli equation
3
2023
... 非线性现象在物理、化学、地质等自然学科中广泛出现, 许多非线性现象都可以用非线性偏微分方程 (NLPDEs) 来描述[1 ⇓ -3 ] . 近年来, 越来越多的学者关注 NLPDEs 的非线性波解, 特别是孤子解[4 ,5 ] 、Lump 解[6 ⇓ -8 ] 、呼吸解[9 ,10 ] . 尤其是由上述几种非线性波组成的相互作用解[11 ⇓ ⇓ -14 ] 逐渐成为 NLPDEs 研究的热点问题. 通过研究不同非线性波之间的相互作用, 可以更全面地了解和分析复杂非线性现象的本质. 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 学者们提出了获得非线性波解的多种有效方法, 例如同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、 参数极限法[21 ] 、 模共振技术[22 ,23 ] 等. ...
... 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 可通过同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、三波法[9 ,19 ] 和基于 $ N $ - 孤子解的模共振方法[22 ,23 ] 等多种方法得到非线性可积系统的呼吸波解. Lump 解也可以通过多种方法获得, 例如正二次函数法[27 ,28 ] , 基于 $ N $ - 孤子解和同宿呼吸解的参数极限法[11 ⇓ -13 ,21 ] . 此外, 也可以通过不同的方式获得备受学者关注的混合解. 例如, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化[9 ,11 ⇓ -13 ] 或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...
... ,19 ] 和基于 $ N $ - 孤子解的模共振方法[22 ,23 ] 等多种方法得到非线性可积系统的呼吸波解. Lump 解也可以通过多种方法获得, 例如正二次函数法[27 ,28 ] , 基于 $ N $ - 孤子解和同宿呼吸解的参数极限法[11 ⇓ -13 ,21 ] . 此外, 也可以通过不同的方式获得备受学者关注的混合解. 例如, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化[9 ,11 ⇓ -13 ] 或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...
Dynamics of lump collision phenomena to the (3+1)-dimensional nonlinear evolution equation
2
2021
... 非线性现象在物理、化学、地质等自然学科中广泛出现, 许多非线性现象都可以用非线性偏微分方程 (NLPDEs) 来描述[1 ⇓ -3 ] . 近年来, 越来越多的学者关注 NLPDEs 的非线性波解, 特别是孤子解[4 ,5 ] 、Lump 解[6 ⇓ -8 ] 、呼吸解[9 ,10 ] . 尤其是由上述几种非线性波组成的相互作用解[11 ⇓ ⇓ -14 ] 逐渐成为 NLPDEs 研究的热点问题. 通过研究不同非线性波之间的相互作用, 可以更全面地了解和分析复杂非线性现象的本质. 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 学者们提出了获得非线性波解的多种有效方法, 例如同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、 参数极限法[21 ] 、 模共振技术[22 ,23 ] 等. ...
... 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 可通过同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、三波法[9 ,19 ] 和基于 $ N $ - 孤子解的模共振方法[22 ,23 ] 等多种方法得到非线性可积系统的呼吸波解. Lump 解也可以通过多种方法获得, 例如正二次函数法[27 ,28 ] , 基于 $ N $ - 孤子解和同宿呼吸解的参数极限法[11 ⇓ -13 ,21 ] . 此外, 也可以通过不同的方式获得备受学者关注的混合解. 例如, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化[9 ,11 ⇓ -13 ] 或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...
Lump solutions and interaction solutions for (2+1)-dimensional KPI equation
2
2022
... 非线性现象在物理、化学、地质等自然学科中广泛出现, 许多非线性现象都可以用非线性偏微分方程 (NLPDEs) 来描述[1 ⇓ -3 ] . 近年来, 越来越多的学者关注 NLPDEs 的非线性波解, 特别是孤子解[4 ,5 ] 、Lump 解[6 ⇓ -8 ] 、呼吸解[9 ,10 ] . 尤其是由上述几种非线性波组成的相互作用解[11 ⇓ ⇓ -14 ] 逐渐成为 NLPDEs 研究的热点问题. 通过研究不同非线性波之间的相互作用, 可以更全面地了解和分析复杂非线性现象的本质. 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 学者们提出了获得非线性波解的多种有效方法, 例如同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、 参数极限法[21 ] 、 模共振技术[22 ,23 ] 等. ...
... 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 可通过同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、三波法[9 ,19 ] 和基于 $ N $ - 孤子解的模共振方法[22 ,23 ] 等多种方法得到非线性可积系统的呼吸波解. Lump 解也可以通过多种方法获得, 例如正二次函数法[27 ,28 ] , 基于 $ N $ - 孤子解和同宿呼吸解的参数极限法[11 ⇓ -13 ,21 ] . 此外, 也可以通过不同的方式获得备受学者关注的混合解. 例如, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化[9 ,11 ⇓ -13 ] 或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...
Soliton molecules and some novel hybrid solutions for the (2+1)-dimensional generalized Konopelchenko-Dubrovsky-Kaup-Kupershmidt equation
2
2020
... 非线性现象在物理、化学、地质等自然学科中广泛出现, 许多非线性现象都可以用非线性偏微分方程 (NLPDEs) 来描述[1 ⇓ -3 ] . 近年来, 越来越多的学者关注 NLPDEs 的非线性波解, 特别是孤子解[4 ,5 ] 、Lump 解[6 ⇓ -8 ] 、呼吸解[9 ,10 ] . 尤其是由上述几种非线性波组成的相互作用解[11 ⇓ ⇓ -14 ] 逐渐成为 NLPDEs 研究的热点问题. 通过研究不同非线性波之间的相互作用, 可以更全面地了解和分析复杂非线性现象的本质. 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 学者们提出了获得非线性波解的多种有效方法, 例如同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、 参数极限法[21 ] 、 模共振技术[22 ,23 ] 等. ...
... 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 可通过同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、三波法[9 ,19 ] 和基于 $ N $ - 孤子解的模共振方法[22 ,23 ] 等多种方法得到非线性可积系统的呼吸波解. Lump 解也可以通过多种方法获得, 例如正二次函数法[27 ,28 ] , 基于 $ N $ - 孤子解和同宿呼吸解的参数极限法[11 ⇓ -13 ,21 ] . 此外, 也可以通过不同的方式获得备受学者关注的混合解. 例如, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化[9 ,11 ⇓ -13 ] 或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...
Solitary wave, M-lump and localized interaction solutions to the (4+1)-dimensional Fokas equation
3
2020
... 非线性现象在物理、化学、地质等自然学科中广泛出现, 许多非线性现象都可以用非线性偏微分方程 (NLPDEs) 来描述[1 ⇓ -3 ] . 近年来, 越来越多的学者关注 NLPDEs 的非线性波解, 特别是孤子解[4 ,5 ] 、Lump 解[6 ⇓ -8 ] 、呼吸解[9 ,10 ] . 尤其是由上述几种非线性波组成的相互作用解[11 ⇓ ⇓ -14 ] 逐渐成为 NLPDEs 研究的热点问题. 通过研究不同非线性波之间的相互作用, 可以更全面地了解和分析复杂非线性现象的本质. 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 学者们提出了获得非线性波解的多种有效方法, 例如同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、 参数极限法[21 ] 、 模共振技术[22 ,23 ] 等. ...
... 若对 (2.3) 式应用参数极限法[23 ] , 则 $ N $ - 孤子解则可以退化为 $ Q $ - Lump 解 ($ Q=N/2 $ ). 即令 (2.3) 式中的 $ \exp(d_i)=-1, \omega_i \to 0, \omega_i/\omega_j=O(1) $ , (2.3) 式退化为 ...
... 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 可通过同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、三波法[9 ,19 ] 和基于 $ N $ - 孤子解的模共振方法[22 ,23 ] 等多种方法得到非线性可积系统的呼吸波解. Lump 解也可以通过多种方法获得, 例如正二次函数法[27 ,28 ] , 基于 $ N $ - 孤子解和同宿呼吸解的参数极限法[11 ⇓ -13 ,21 ] . 此外, 也可以通过不同的方式获得备受学者关注的混合解. 例如, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化[9 ,11 ⇓ -13 ] 或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...
Painlevé analysis for a new (3+1)-dimensional KP equation: Multiple-soliton and lump solutions
4
2022
... 本文要研究的方程为如下的新 (3+1) 维 KP 方程[24 ] ...
... 其中 $ \lambda, \alpha, \beta, \gamma $ 为任意非零常数. Wazwaz 在文献 [24 ] 中验证了方程 (1.1) 的完全可积性, 并给出了其孤子解和 Lump 解. 方程 (1.1) 是在经典 KP 方程 ...
... 本文主要研究方程 (1.1) 的较为复杂的非线性波解. 第 2 节, 基于 Hirota 双线性形式, 利用模共振技术将 $ N $ - 孤子解转化为 $ P $ - 呼吸解. 文中以 $ N=2,4 $ 为例, 给出了 1, 2-呼吸解的具体表达式. 以 1-呼吸解为例阐述了参数对解轨迹的影响. 第 3 节, 根据参数的特殊关系, 通过对同宿呼吸解和 $ N $ - 孤子解进行退化, 得到了 Lump 解, 且用图形展示了高阶 Lump 解之间的传播轨迹. 第 4 节, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化, 得到了由孤子、呼吸、Lump 组成的混合解. 第 5 节是对本文的总结与讨论. 本文的结果与文献 [24 ] 的结果相比, 解的类型更为丰富且更为复杂. ...
... 最后, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化, 推导出了多种混合解. 例如, 若部分参数满足模共振条件, 则可以得到了由 $ P $ - 呼吸与 $ R $ - 孤子组成的相互作用解. 1-呼吸与 1-孤子、1-呼吸与 2-孤子、2-呼吸与 1-孤子的相互作用过程分别如图5 -7 所示. 若部分参数取极限, 则可以得到由 $ Q $ - Lump 与 $ R $ - 孤子组成的相互作用解. 图8 -10 展示了 1-Lump 与 1-孤子、1-Lump 与 2-孤子和 2-Lump 与 1- 孤子的动力学行为. 如果部分参数取极限, 其余参数取复共轭, 则可以得到由 $ Q $ - Lump 和 $ P $ - 呼吸组成的相互作用解. 图11 -12 分别展示的是由 1-Lump 与 1-呼吸、2-Lump 与 1-呼吸、1-Lump 与 2-呼吸组成的相互作用解. 此外, 图13 -14 展示的是由 1-Lump、1-呼吸与 1-孤子和 1-Lump、1-呼吸与 2-孤子组成的 ``三'' 混合解. 本文研究的方法和结果与文献 [24 ] 有所不同, 且得到了具有复杂性质的相互作用解. 这些解在海洋工程和流体力学等领域具有重要的应用价值. ...
Damped Kadomtsev-Petviashvili equation for weakly dissipative solitons in dense relativistic degenerate plasmas
1
2017
... 的基础上添加三个线性项而得到的. 经典 KP 方程及其各种变形在等离子体和流体力学[25 ,26 ] 等领域都有着重要应用. ...
Kadomtsev-Petviashvili equation in relativistic fluid dynamics
1
2013
... 的基础上添加三个线性项而得到的. 经典 KP 方程及其各种变形在等离子体和流体力学[25 ,26 ] 等领域都有着重要应用. ...
Dispersion-managed lump waves in a spatial symmetric KP model
1
2023
... 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 可通过同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、三波法[9 ,19 ] 和基于 $ N $ - 孤子解的模共振方法[22 ,23 ] 等多种方法得到非线性可积系统的呼吸波解. Lump 解也可以通过多种方法获得, 例如正二次函数法[27 ,28 ] , 基于 $ N $ - 孤子解和同宿呼吸解的参数极限法[11 ⇓ -13 ,21 ] . 此外, 也可以通过不同的方式获得备受学者关注的混合解. 例如, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化[9 ,11 ⇓ -13 ] 或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...
Lump waves in a spatial symmetric nonlinear dispersive wave model in (2+1)-dimensions
1
2023
... 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 可通过同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、三波法[9 ,19 ] 和基于 $ N $ - 孤子解的模共振方法[22 ,23 ] 等多种方法得到非线性可积系统的呼吸波解. Lump 解也可以通过多种方法获得, 例如正二次函数法[27 ,28 ] , 基于 $ N $ - 孤子解和同宿呼吸解的参数极限法[11 ⇓ -13 ,21 ] . 此外, 也可以通过不同的方式获得备受学者关注的混合解. 例如, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化[9 ,11 ⇓ -13 ] 或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...
Lump and interaction solutions to the (2+1)-dimensional Burgers equation
1
2018
... 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 可通过同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、三波法[9 ,19 ] 和基于 $ N $ - 孤子解的模共振方法[22 ,23 ] 等多种方法得到非线性可积系统的呼吸波解. Lump 解也可以通过多种方法获得, 例如正二次函数法[27 ,28 ] , 基于 $ N $ - 孤子解和同宿呼吸解的参数极限法[11 ⇓ -13 ,21 ] . 此外, 也可以通过不同的方式获得备受学者关注的混合解. 例如, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化[9 ,11 ⇓ -13 ] 或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...
A novel kind of reduced integrable matrix mKdV equations and their binary Darboux transformations
1
2022
... 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 可通过同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、三波法[9 ,19 ] 和基于 $ N $ - 孤子解的模共振方法[22 ,23 ] 等多种方法得到非线性可积系统的呼吸波解. Lump 解也可以通过多种方法获得, 例如正二次函数法[27 ,28 ] , 基于 $ N $ - 孤子解和同宿呼吸解的参数极限法[11 ⇓ -13 ,21 ] . 此外, 也可以通过不同的方式获得备受学者关注的混合解. 例如, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化[9 ,11 ⇓ -13 ] 或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...
Linear superposition of Wronskian rational solutions to the KdV equation
1
2021
... 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 可通过同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、三波法[9 ,19 ] 和基于 $ N $ - 孤子解的模共振方法[22 ,23 ] 等多种方法得到非线性可积系统的呼吸波解. Lump 解也可以通过多种方法获得, 例如正二次函数法[27 ,28 ] , 基于 $ N $ - 孤子解和同宿呼吸解的参数极限法[11 ⇓ -13 ,21 ] . 此外, 也可以通过不同的方式获得备受学者关注的混合解. 例如, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化[9 ,11 ⇓ -13 ] 或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...
Four-component integrable hierarchies of Hamiltonian equations with ($ m+n+2 $ )th-order Lax pairs
1
2023
... 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 可通过同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、三波法[9 ,19 ] 和基于 $ N $ - 孤子解的模共振方法[22 ,23 ] 等多种方法得到非线性可积系统的呼吸波解. Lump 解也可以通过多种方法获得, 例如正二次函数法[27 ,28 ] , 基于 $ N $ - 孤子解和同宿呼吸解的参数极限法[11 ⇓ -13 ,21 ] . 此外, 也可以通过不同的方式获得备受学者关注的混合解. 例如, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化[9 ,11 ⇓ -13 ] 或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...
Novel Liouville integrable Hamiltonian models with six components and three signs
1
2023
... 基于 Hirota 双线性方法[15 ⇓ -17 ] , 可通过同宿测试法[18 ⇓ -20 ] 、三波法[9 ,19 ] 和基于 $ N $ - 孤子解的模共振方法[22 ,23 ] 等多种方法得到非线性可积系统的呼吸波解. Lump 解也可以通过多种方法获得, 例如正二次函数法[27 ,28 ] , 基于 $ N $ - 孤子解和同宿呼吸解的参数极限法[11 ⇓ -13 ,21 ] . 此外, 也可以通过不同的方式获得备受学者关注的混合解. 例如, 通过 $ N $ - 孤子解的部分退化[9 ,11 ⇓ -13 ] 或将测试函数设置为正二次函数、指数函数和周期函数的组合[8 ,29 ] 的方法, 得到由呼吸、Lump 和孤子组成的混合解. 除了 Hirota 双线性方法外, Darboux 变换[30 ] , Bäcklund 变换[18 ] 和 Wronskian 行列式[31 ] 也常用于精确解的研究. 近年来, 无限多个李对称和守恒量的多分量可积方程[32 ,33 ] 的孤子解引起了人们的广泛关注. 本文所采用的方法可能有助于解决这一问题, 但具体应用还需进一步研究. ...