董永新, 王壽城
(合肥工業(yè)大學 數(shù)學學院,安徽 合肥 230009)
文獻[1-2]討論了半平面上不重疊Schwarz交替法,利用極值原理證明了其在極大模意義下的幾何收斂性;文獻[3]討論了一個雙調(diào)和方程兩子區(qū)域上無重疊的區(qū)域分裂法;文獻[4]引入松弛因子加速Schwarz交替法收斂速度,論述了徑向基函數(shù)配點法和不重疊型Schwarz交替法的結(jié)合用于求解橢圓方程??傊?,解無界區(qū)域橢圓邊值問題,常用有限元與邊界元耦合法,做適當?shù)娜斯み吔纾邢迏^(qū)域上用有限元方法,無界區(qū)域上用自然邊界歸化,從而有效地解這類方程。上述方法都是在某一解答過程中創(chuàng)新了一種方法的優(yōu)良算法[5]。本文在原算法基礎上離散二分迭代函數(shù),從二分算法迭代值角度,以Poisson方程外問題為例,討論二分迭代后新算法的加速收斂性質(zhì),數(shù)值算例和圖像表明該平方收斂算法的優(yōu)越性。
考慮Poisson方程外問題:
其中,Γ0={(r,θ)|r=a,a>0,},θ∈[0,2π]。構(gòu)造人工邊界Γ1={(θ,φ)|θ=β,β>0},Γ0的外部與Γ1的內(nèi)部為Ω0,Γ1的外部為Ω1。
引理1 設投影算子是v到子空間vi的算子[6]:v→vi,i=0,1,V=V0+V1,對?v∈V,存在a∈[0,1],使得:
與(1)式對應的變分問題為:求u∈H1(Ω),使a(u,v)= (f,v),對 ?v∈H1(Ω),數(shù)值分析基本思想是將連續(xù)問題離散化、離散問題連續(xù)化,此處將連續(xù)問題離散化,構(gòu)造人工邊界時,若Γ0為長條型區(qū)域,則取橢圓形人工邊界[7-9]。
算法1 平方收斂不重疊Schwarz交替法[1]。問題(1)的泛函記為:
定理1 算法1將問題(1)解的誤差收斂較原來以平方速度收斂,誤差滿足:
算法1相比于不重疊Schwarz交替法具有幾何平方收斂性。Ω1上用自然邊界元方法,因邊界充分光滑,文獻[10]推得(1)式的解的直接邊界積分表達式為:
進行算法1的有限元模擬,先對Ω1作正則三角形剖分,Pi(i=1,2,…,N)為內(nèi)結(jié)點,Qi(i=N+1,N+2,…,N+M)為邊界結(jié)點,即Ω0h上的線性元空間為Sh(Ω0h),用Γ0h表示剖分在Γ0上的分劃,Γ1h表示剖分在Γ1上的分劃,Φh表示Sh(Ω0h)在Γ0上的跡空間[1,11]。(1)式的有限元近似:求uh∈Sh(Ω0h),滿足a(uh,v)=l(v),?v∈Sh(Ω0h)。
算法2 離散平方收斂不重疊Schwarz交替法[1]。算法步驟如下:
(4)轉(zhuǎn)步驟(2)。
離散不重疊Schwarz算法中的(9)式在Sh(Ω0h)上利用有限元求解,(10)式因在無界區(qū)域上,故用自然邊界歸化方法。
特殊地取f=1,考慮Dirichlet問題[11]:
為得到更好的算法收斂精度,既可以加密網(wǎng)格,也可以加密迭代函數(shù),這里對函數(shù)進行二分,該迭代理論表明算法收斂誤差相比于二分前以平方速度收斂。算例中部分節(jié)點數(shù)值見表1所列。數(shù)值算例前后u值和準確值與數(shù)值解的誤差Matlab圖像也表明相同結(jié)果,算法最終結(jié)果與真實值的誤差對比如圖1所示。
表1 算例中部分節(jié)點數(shù)值
圖1 算法最終結(jié)果與真實值的誤差對比
區(qū)域分解是基于自然邊界歸化原理處理無界區(qū)域問題的理論,其有相對完善的理論,能夠解決無界區(qū)域上的PDE問題,且能夠降低方程階數(shù),使計算量銳減。本文在此基礎上加密迭代函數(shù)來獲得加速收斂。
(1)平方收斂算法可以解決線性、非線性方程的數(shù)值解問題。逐步逼近的思想是將大區(qū)域問題逐步變?yōu)樾^(qū)域問題。文中逐步逼近思想將網(wǎng)格加密與算法迭代函數(shù)二分換位,得到平方收斂的不重疊Schwarz交替法。將Schwarz交替法中的初始值與迭代函數(shù)的和取均值后代入替代,算法的收斂速度、誤差估計性能提高。
(2)數(shù)值算例中部分節(jié)點數(shù)值和誤差比較的Matlab圖像表明平方收斂算法的優(yōu)越性。
二分算法也可用在其他類型的偏微分方程的交替法上,文中僅以Poisson方程為例。
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