RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Вычислительные методы и программирование // Архив

Выч. мет. программирование, 2021, том 22, выпуск 3, страницы 211–229 (Mi vmp1035)

Эта публикация цитируется в 2 статьях

Методы и алгоритмы вычислительной математики и их приложения

Об эффективной реализации и возможностях метода коллокации и наименьших квадратов решения эллиптических уравнений второго порядка

В. А. Беляев

Институт теоретической и прикладной механики имени С.А. Христиановича СО РАН

Аннотация: Исследованы возможности численного метода коллокации и наименьших квадратов (КНК) на примерах кусочно-полиномиального решения задачи Дирихле для уравнений Пуассона и типа диффузии-конвекции с особенностями в виде больших градиентов и разрыва решения на границах раздела двух подобластей. Предложены и реализованы новые hp-варианты метода КНК, основанные на присоединении внутри области малых и/или вытянутых нерегулярных ячеек, отсекаемых криволинейной границей раздела от исходных прямоугольных ячеек сетки, к соседним самостоятельным ячейкам. Выписываются с учетом особенности условия согласования между собой кусков решения в ячейках, примыкающих с разных сторон к границе раздела. Проведено сравнение результатов, полученных методом КНК и другими высокоточными методами. Показаны преимущества и достоинства метода КНК. Для ускорения итерационного процесса применены современные алгоритмы и методы: предобуславливание; свойства локальной системы координат в методе КНК; ускорение, основанное на подпространствах Крылова; операция продолжения на многосеточном комплексе; распараллеливание. Исследовано влияние этих способов на количество итераций и время расчетов при аппроксимации полиномами различных степеней.

Ключевые слова: метод коллокации и наименьших квадратов, повышенный порядок точности, уравнение Пуассона, уравнение типа диффузии-конвекции, большие градиенты, разрыв решения, предобуславливание, подпространства Крылова, многосеточный комплекс, распараллеливание.

УДК: 519.632.4

Поступила в редакцию: 29.06.2021

DOI: 10.26089/NumMet.v22r313



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024