RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Журнал вычислительной математики и математической физики // Архив

Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 2012, том 52, номер 9, страницы 1633–1654 (Mi zvmmf9733)

Равномерная сеточная аппроксимация негладких решений с улучшенной сходимостью для сингулярно возмущенного уравнения конвекции-диффузии с характеристическими слоями

У. Х. Жемухов

119991 Москва, Ленинские горы, МГУ, ВМК

Аннотация: В единичном квадрате рассматривается смешанная краевая задана для сингулярно возмущенного эллиптического уравнения конвекции-диффузии с постоянными коэффициентами, когда на двух сторонах, ортогональных потоку, заданы условия Дирихле, а на двух других – условия Неймана. Предполагается достаточная гладкость правой части и граничных функций, что обеспечивает необходимую гладкость искомого решения в рассматриваемой области, за исключением окрестностей угловых точек. В самих же угловых точках предполагаются выполненными лишь условия согласования нулевого порядка. Для численного решения поставленной задачи используется неоднородная монотонная разностная схема на прямоугольной кусочно-равномерной сетке Шишкина. Неоднородность схемы состоит в том, что вид разностных уравнений, используемых для аппроксимации, не одинаков в различных узлах сетки и зависит от величины возмущающего параметра. При сделанных предположениях доказывается равномерная относительно $\varepsilon$ сходимость численного решения к точному решению в дискретной равномерной метрике со скоростью $O(N^{-3/2}\ln^2N)$, где $N$ – число узлов сетки в каждом координатном направлении. Библ. 13. Фиг. 1. Табл. 1.

Ключевые слова: сингулярно возмущенное уравнение конвекции-диффузии, смешанная краевая задача, метод конечных разностей, сгущающаяся сетка, характеристический пограничный слой, угловая особенность, равномерная сходимость сеточной аппроксимации.

УДК: 519.633

Поступила в редакцию: 17.10.2011
Исправленный вариант: 13.03.2012


 Англоязычная версия: Computational Mathematics and Mathematical Physics, 2012, 52:9, 1239–1259

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024