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张冬坤;赫萨姆·巴贝;乔治·埃姆·卡尼亚达基斯

基于矩最小化的随机区域分解。 （英语） Zbl 1391.60167号

SIAM J.科学。计算。 40，第4号，A2152-A2173（2018）.
摘要：在具有不同关联长度的多尺度物理系统中，跨不同领域准确传播不确定性在随机模拟中至关重要。我们提出了一种新的方法来解决这个问题，即基于矩最小化的随机区域分解（SDD-MM）。特别地，我们发展了一个新的矩最小化界面条件来匹配非重叠区域界面上的随机解。与其他随机区域分解方法不同，该方法作为一个通用框架，适用于异构局部随机解算器，不依赖于访问全局随机轨迹，而这在实际多尺度模拟中通常是不可用的。我们分析了该方法的计算复杂性，并量化了造成误差的因素。在随机反应方程、Fisher方程以及二维Allen-Cahn方程等几个例子中测试了SDD-MM的收敛性。我们观察到该方法对于非线性问题以及具有不同相关长度的问题具有良好的性能。

引用于5文件

MSC公司：

60华氏35 随机方程的计算方法（随机分析方面）
34F05型 常微分方程和随机系统
65M55型 多网格方法；涉及偏微分方程初值和初边值问题的区域分解

关键词：

随机偏微分方程;不确定性传播;区域分解法;广义多项式混沌
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.Zhang}等人，SIAM J.Sci。计算。40，第4号，A2152--A2173（2018；Zbl 1391.60167）
全文： 内政部

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