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用迎风差分格式分析奇异摄动微分方程的稳定性。 (英语) Zbl 1312.65174号

作者将迎风差分格式应用于以下具有边界条件的奇摄动微分方程(SPDE):\[-\varepsilon\Delta u+\alpha u_x+\beta u_y+cu=f\,\,\text{in}\,S,\quad u=g\,\,\]其中,\(\Delta=\frac{\partial ^2}{\partial x^2}+\frac{\partial ^2}{\partial y^2}\),\(S\)是矩形:\(S=\(x,y)|0<x<\pi\},\,\Gamma=\partial S\)是它的边界,参数\(\varepsilon\)很小,{即}\(\varepsilon\ll 1\)。
本文利用线性算子的条件数分析了迎风差分格式的数值稳定性。最初,它们从使用微分算子及其共轭算子的特征值计算的传统条件数开始。但是,如果参数\(\varepsilon\leq 10^{-8}\),那么传统的条件数将是巨大的,这将给SPDE问题方案的稳定性分析带来问题。然后,作者引入了两个新的条件数{即}有效条件数和实际条件数,这两个条件数可以用极大值原理进行计算。上述两个条件数都提供了由舍入误差、截断误差和离散化误差引起的解误差的较小界。
很明显,数值格式的稳定性分析与线性算子的条件数有关。在这里,作者首先使用微分算子及其共轭算子的特征值来计算传统的条件数,然后发现对于(varepsilon \leq 10^{-8}),得到的条件数很大。然后,他们利用最大值原理计算有效条件数,该原理取决于非齐次项和边界条件。实际条件数由离散最大值原理计算。
在比较了所有三个条件数之后,他们发现有效条件数和实际条件数的最坏情况也小于线性算子的传统条件数。作者还证明了当离散极大值原理存在时,有效条件数和实际条件数都能保证格式的良好调节性。根据有效条件编号和实际条件编号,即使对于\(\varepsilon\rightarrow 0\),也不满足方案的ill-conditioning。这澄清了巨大的传统条件数所造成的困境。

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全文: 内政部

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