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第39卷第5期
二维非线性空间分数复Ginzburg-Landau方程的快速紧致差分方法

张璐,张奇峰&孙海伟

DOI(操作界面): 10.4208/jcm.2005-m2020-0029

J.公司。数学。,39(2021),第708-732页。

在线发布:2021-08年

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  • 摘要

本文主要研究二维空间分数复Ginzburg-Landau方程的快速高阶有限差分方法。我们首先建立了时间变量的三层有限差分格式,然后对非线性项进行了线性化处理。然后采用四阶紧致差分法对空间变量进行离散。因此,在$L_2$-范数中,离散化的精度是$\mathcal{O}(\tau^2+h_1^4+h2^4)$,其中$\tau$是时间步长,$h_1$和$h2$分别表示$x$-和$y$-方向上的空间网格大小。通过能量论证研究了严格的理论分析,包括唯一性、几乎无条件稳定性和收敛性。实际上,离散系统具有块Toeplitz结构。因此,系数Toeplitz-like矩阵只需要$\mathcal{O}\big(M_{1} M(M)_{2} \big)$内存存储,矩阵-向量乘法可以在$\mathcal{O}\big(M_{1} M(M)_{2} (\log M_{1}+\log M_{2})\big)$快速傅里叶变换的计算复杂性,其中$M_1$和$M_2$表示两个不同方向上的空间网格数。为了快速求解得到的Toeplitz类系统,提出了一种基于Krylov子空间方法的高效预处理方法,以加快迭代速度。数值结果表明了该方法的良好性能。

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26A33、35R11、65M06、65M1

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本文主要研究二维空间分数复Ginzburg-Landau方程的快速高阶有限差分方法。我们首先建立了时间变量的三层有限差分格式,然后对非线性项进行了线性化处理。然后采用四阶紧致差分法对空间变量进行离散。因此,在$L_2$-范数中,离散化的精度为$\mathcal{O}(\tau^2+h_1^4+h2^4)$,其中$\tau$是时间步长,$h_1$和$h2$分别表示$x$-和$y$-方向上的空间网格大小。通过能量论证研究了严格的理论分析,包括唯一性、几乎无条件稳定性和收敛性。实际上,离散系统具有块Toeplitz结构。因此,系数Toeplitz-like矩阵只需要$\mathcal{O}\big(M_{1} M(M)_{2} \big)$内存存储,并且矩阵向量乘法可以在$\mathcal{O}\big(M_{1} M(M)_{2} (\log M_{1}+\log M_{2})\big)$快速傅里叶变换的计算复杂性,其中$M_1$和$M_2$表示两个不同方向上的空间网格数。为了快速求解得到的Toeplitz类系统,提出了一种基于Krylov子空间方法的高效预处理方法,以加快迭代速度。数值结果表明了该方法的良好性能。

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本文主要研究二维空间分数复Ginzburg-Landau方程的快速高阶有限差分方法。我们首先建立了时间变量的三层有限差分格式,然后对非线性项进行了线性化处理。然后采用四阶紧致差分法对空间变量进行离散。因此,在$L_2$-范数中,离散化的精度为$\mathcal{O}(\tau^2+h_1^4+h2^4)$,其中$\tau$是时间步长,$h_1$和$h2$分别表示$x$-和$y$-方向上的空间网格大小。通过能量论证研究了严格的理论分析,包括唯一性、几乎无条件稳定性和收敛性。实际上,离散化系统保持块Toeplitz结构。因此,系数Toeplitz-like矩阵只需要$\mathcal{O}\big(M_{1} M(M)_{2} \big)$内存存储,矩阵-向量乘法可以在$\mathcal{O}\big(M_{1} M(M)_{2} (\log M_{1}+\log M_{2})\big)$快速傅里叶变换的计算复杂性,其中$M_1$和$M_2$表示两个不同方向上的空间网格数。为了快速求解得到的Toeplitz类系统,提出了一种基于Krylov子空间方法的高效预处理方法,以加快迭代速度。数值结果表明了该方法的良好性能。

张璐、张奇峰和孙海伟。(2021). 二维非线性空间分数复Ginzburg-Landau方程的快速紧致差分方法。计算数学杂志.39(5).708-732.doi:10.4208/jcm.2005-m2020-0029
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