在自然界和工程技术领域中存在许多扩散现象 ,如污染物在土壤中的迁移[1] 、石油渗流、地下水传输、湍
流[2] 等 ,这些扩散现象不满足经典的 Fick 梯度扩散律[3] ,因而被称为“反常”扩散[4] .
反常扩散过程本质上是时间上有记忆性和空间非局域性的过程 ,而整数阶导数极限定义具有局域性 ,因
此整数阶扩散方程不能准确地描述这类反常扩散过程[5] . 分数阶导数被证明能够较精确地描述有记忆和遗
传、路径依赖性质的物理过程[6] ,因而成为反常扩散现象物理力学建模的有力工具
在自然界和工程技术领域中存在许多扩散现象 ,如污染物在土壤中的迁移[1] 、石油渗流、地下水传输、湍
流[2] 等 ,这些扩散现象不满足经典的 Fick 梯度扩散律[3] ,因而被称为“反常”扩散[4] .
反常扩散过程本质上是时间上有记忆性和空间非局域性的过程 ,而整数阶导数极限定义具有局域性 ,因
此整数阶扩散方程不能准确地描述这类反常扩散过程[5] . 分数阶导数被证明能够较精确地描述有记忆和遗
传、路径依赖性质的物理过程[6] ,因而成为反常扩散现象物理力学建模的有力工具
在自然界和工程技术领域中存在许多扩散现象 ,如污染物在土壤中的迁移[1] 、石油渗流、地下水传输、湍
流[2] 等 ,这些扩散现象不满足经典的 Fick 梯度扩散律[3] ,因而被称为“反常”扩散[4] .
反常扩散过程本质上是时间上有记忆性和空间非局域性的过程 ,而整数阶导数极限定义具有局域性 ,因
此整数阶扩散方程不能准确地描述这类反常扩散过程[5] . 分数阶导数被证明能够较精确地描述有记忆和遗
传、路径依赖性质的物理过程[6] ,因而成为反常扩散现象物理力学建模的有力工具
