大卫·W·麦克劳林。;应变,John A。 计算KdV的弱极限。 (英语) 兹伯利083765111 Commun公司。纯应用程序。数学。 47,第10期,1319-1364(1994). 研究Korteweg-de-Vries(KdV)方程的零色散极限是一项微妙而困难的任务。当色散项为零时,波前迅速振荡,仅弱收敛到某一极限。数值计算这个极限函数是一个非常具有挑战性的问题。构造并验证了一种计算KdV方程Cauchy问题解的弱零扩散极限的自适应数值方法。该问题的初始条件是一个光滑的非正函数,该函数有一个最小值和一个紧支撑。该数值方法基于Lax-Levermore理论对弱极限的刻画,作为无限维约束极小化问题的解。作者使用自适应网格的有限元Rayleigh-Ritz方法开发了一种算法。这使得该问题的数值求解具有高精度和高效性。对于大规模计算,该方法可能是“非常自然的并行实现候选方法”。快速自适应制表和数值微分是所开发算法的重要组成部分。这种数值方法有助于理解KdV方程弱零扩散极限的结构,并在具有更一般初始数据的问题中具有潜在的应用。审核人:K.Frischmuth(罗斯托克) 引用于10文件 MSC公司: 65M60毫米 涉及偏微分方程初值和初边值问题的有限元、Rayleigh-Ritz和Galerkin方法 2005年5月 并行数值计算 第35季度53 KdV方程(Korteweg-de-Vries方程) 关键词:并行计算;Korteweg-de-Vries方程;弱零扩散极限;柯西问题;Lax-Levermore理论;算法;有限元Rayleigh-Ritz方法 软件:QUADPACK公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{D.W.McLaughlin}和\textit{J.A.Strain},Commun。纯应用程序。数学。47,第10号,1319--1364(1994;Zbl 0837.65111) 全文: 内政部 参考文献: [1] 博纳,计算机。数学。申请。12A第859页–(1986) [2] Chan,SIAM J.数字。分析。第22页第441页–(1985) [3] 恩奎斯特,SIAM J.Numer。分析。第26页,第289页–(1989年) [4] 弥散波的奇异极限,和,编辑,《北约ASI系列》,B系列,物理学,第320卷,阻燃出版社,纽约,1944年。 [5] Flaschka,Comm.Pure Appl.公司。数学。第33页,739页–(1980年) [6] 《实用优化方法》,约翰·威利父子出版社,纽约,1980年。 [7] 菲洛斯·福恩伯格。事务处理。罗伊。Soc.伦敦系列。A 289第373页–(1978年) [8] 物理加德纳。修订稿。第19页,1095页–(1967) [9] 古里维奇,苏联物理学。JETP 38第291页–(1974年) [10] Harten,J.计算。物理学。第71页,第231页–(1987年) [11] ,和,《NLS方程在半经典极限下的解的行为》,第235–256页,《色散波的奇异极限》,和,eds.,NATO ASI系列,B系列,物理学,第320卷,Plenum出版社,纽约,1944年·doi:10.1007/978-1-4615-2474-8_18 [12] Kay,J.应用。物理学。第27页1503–(1956) [13] Lax,Comm.纯应用。数学。第36页,第253页–(1983年) [14] ,和,色散IVP中振荡的产生和传播及其极限行为,第205–241页,《1980年至1990年孤子理论的重要发展》,以及,编辑,Springer-Verlag,Berlin,1993年。 [15] 《量子力学》,约翰·威利父子公司,纽约,1970年。 [16] 、和、四包自动集成子程序包、Springer-Verlag。柏林-纽约,1983年·Zbl 0508.65005号 [17] ,和,《数字配方:科学计算的艺术》,剑桥大学出版社。剑桥-纽约,1986年。 [18] 个人通信,1992年。 [19] 田,Comm.Pure Appl。数学。第46页1093–(1993) [20] Tsarev,苏联数学。多克。第31页,488页–(1985) [21] Venakides,Comm.Pure Appl.公司。数学。第38页,第125页–(1985) [22] 菲洛斯·惠瑟姆。事务处理。罗伊。Soc.伦敦Ser。A 139第283页–(1965) [23] 线性和非线性波,威利国际科学,纽约,1974年。 [24] Korteweg-De Vries零分散极限:一个受限初值问题,普林斯顿大学博士论文,1991年。 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。