RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Труды Института математики и механики УрО РАН // Архив

Тр. ИММ УрО РАН, 2003, том 9, номер 1, страницы 165–182 (Mi timm270)

Эта публикация цитируется в 4 статьях

Сеточная аппроксимация с улучшенной скоростью сходимости для сингулярно возмущенного эллиптического уравнения конвекции-диффузии

Г. И. Шишкин


Аннотация: На прямоугольнике рассматривается задача Дирихле для сингулярно возмущенных эллиптических уравнений с конвективными членами в случае, когда граница области не имеет характеристических участков; старшие производные уравнений содержат параметр $\varepsilon$, принимающий произвольные значения из полуинтервала (0,1]. Для таких задач конвекции-диффузии $\varepsilon$-равномерная скорость сходимости хорошо известных схем на кусочно-равномерных сетках не выше первого порядка (в равномерной $L_\infty$-норме). Для указанной краевой задачи с использованием метода декомпозиции области, основанного на технике асимптотических разложений решений, строятся схемы, сходящиеся $\varepsilon$-равномерно со скоростью $\mathcal O(N^{-2}\ln^2N)$, где $N$ – характеризует число узлов сетки по каждой переменной. Используются кусочио-равномерные сетки, сгущающиеся в пограничных слоях. При не слишком малых значениях параметра (по сравнению с эффективным шагом сетки) применяются классические разностные аппроксимации с аппроксимацией первых производных центральными разностными производными. При малых значениях параметра используются аппроксимации “вспомогательных” подзадач, описывающих главные члены асимптотических представлений решения в окрестности пограничного слоя и вне его; указанные подзадачи на подобластях (в методе декомпозиции области) решаются на равномерных сетках. Отметим, что вычисление решений построенной разностной схемы существенно упрощается при достаточно малых значениях параметра $\varepsilon$.

УДК: 519.632

Поступила в редакцию: 25.02.2003


 Англоязычная версия: Proceedings of the Steklov Institute of Mathematics (Supplementary issues), 2003, suppl. 1, S184–S202

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024