维南德斯，罗马人;伊拉克亚夫内 多重网格中的配置粗近似。 （英语） Zbl 1200.65101号 SIAM J.科学。计算。 31，第5期，3643-3660（2009）. 摘要：在多重网格数值算法中定义粗算子的两种常用方法是离散化粗近似（DCA）和Petrov-Galerkin粗近似（GCA）。这里引入了一种称为配置粗近似（CCA）的新方法，它与GCA一样是代数定义的，能够满足不连续系数等困难特征，但与GCA不同，它允许显式控制粗网格稀疏模式（模板）从而控制解算器的计算复杂性。CCA依赖于某些基函数，对于这些基函数，精细网格问题的粗近似是精确的。包括跳跃系数在内的二维扩散问题的数值实验证明了所得到的多重网格算法的潜力。 引用于2文件 MSC公司： 65号55 多重网格方法；含偏微分方程边值问题的区域分解 35J25型 二阶椭圆方程的边值问题 65号08 含偏微分方程边值问题的有限体积法 65N12号 含偏微分方程边值问题数值方法的稳定性和收敛性 65层10 线性系统的迭代数值方法 65年20月 数值算法的复杂性和性能 35卢比 具有低规则系数和/或低规则数据的PDE 关键词：迭代法;多重网格;粗近似;有限体积法;Petrov-Galerkin法;算法;不连续系数;计算复杂性;数值实验;扩散问题 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.Wienands}和\textit{I.Yavneh}，SIAM J.Sci。计算。31，第5号，3643-3660（2009；Zbl 1200.65101） 全文： 内政部