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用谱方法数值求解波动方程

摘要

我们提出了一种新的波动方程数值研究方法。我们使用与Euler格式相关联的谱离散化方法进行空间和时间离散化。详细的数值分析会导致先验误差估计。通过数值研究,我们证实了该方法的高精度。

1介绍

在过去的十年中,许多工作都集中于二阶抛物型和双曲型偏微分方程的数值分析,例如热和波动方程[1——8].

波动方程的时间和空间近似在[9]使用有限元方法。我们使用与反向欧拉离散化方案相关联的谱方法对该问题进行了新的研究。光谱法以其高精度而闻名[10,11]. 对于空间离散化,离散空间是由高次多项式空间构成的。然后利用Galerkin方法结合数值积分得到离散问题。

论文大纲如下。在Sect。 2,我们研究了连续问题并给出了一些能量估计性质。在Sect。 ,我们对时间半离散问题感兴趣。我们在非均匀时间网格上利用解的二阶差商离散二阶时间导数,然后得到最优的先验误差估计。在Sect。 4,我们研究了完全离散问题,并建立了最优先验误差估计。最后,在门派。 5,我们进行了数值研究。

2持续的问题

考虑一个开放的有界连通域\(\Omega\子集{\mathbb{R}}^{d}\)(\(d=2)或3)具有Lipschitz连续边界Γ,且设T型是一个正实数。\(H^{s}(\Omega)\),\(s>0\),是与范数相关的Sobolev空间\(\|\cdot\|_{s,\Omega}\)和半范数\(|\cdot|_{s,\Omega}\).空间\(H)^{1}_{0}(\Omega)\)是空间中的闭包吗\(H^{1}(\欧米茄)\)具有Ω紧致支持的无限可微函数,以及\(H^{-1}(\Omega)\)是它的双重空间。我们表示为\((\ cdot,\ cdot)\)\(\|\cdot\|\)分别是中的标量积和相关范数\(L^{2}(\Omega)\).签署人\(H^{\frac{1}{2}}(\partial\Omega)\)我们表示中函数的迹空间\(H^{1}(\Omega)\).让\(\gamma\subset\partial\Omega\),\(H^{\frac{1}{2}}_{00}(\gamma)\)是中的功能空间\(H^{\压裂{1}{2}}(\gamma)\)它们的扩展为零\(\partial\Omega/\gamma\)属于\(H^{\frac{1}{2}}(\partial\Omega)\).

在下面,我们定义

  • \(u({\mathbf{x}},t)\)\(\Omega\次\,]0,T[\)作为

    $$\开始{aligned}u:{}&]0,T[\,\longrightarrow X\\&T\longmapsto u(T)=u(\cdot,T),\end{aligned}$$

    哪里X(X)是一个可分离的Banach空间。

  • \(\mathcalligra{C}^{j}(0,T;X)\)表示类的时间函数集\(\mathcalligra{C}^{j}\)值在中X(X).它是一个具有范数的Banach空间

    $$\Vert u\Vert _{\mathcalliga{C}^{j}(0,T;X)}=\sup_{0\leq T\leq T}\sum_{l=0}^{j}\bigl\Vert\partial_{T}^{l}u\bigr\Vert_{X}$$

    哪里\(\部分_{t}^{l}u\)是的时间偏导数u个订单的.

  • \(L^{p}(0,T;X)={v\text{可测于}]0,T[\text{three}\int_{0}^{T}\|v(T)\|^{p}_{十} \,dt<\infty\}\)是具有范数的巴拿赫空间

    $$\Vertv\Vert_{L^{p}(0,T;X)}=\textstyle\begin{cases}(\int_{0}^{T}\Vertv(T)\Vert^{p}_{十} \,dt)^{\frac{1}{p}}&\text{for}1\leqp<+\infty,\\sup_{0\leqt\leqT}\Vertv(t)\Vert_{X}&\text{for}p=+\inffy。\结束{cases}$$
  • \(H^{s}(0,T;X)=在L^{2}(0,T;X)中的\{v\;\L^{2}(0,T;X)中的部分^{k}v\;k \ leq s \}\)是具有标量积的希尔伯特空间

    $$(u,v)=\Biggl((u,v)_{L^{2}(0,T;X)}+\sum_{k=0}^{s}\bigl(\partial^{k}u,\partial ^{k{v\bigr)_{L ^{2{(0、T,X)}\Biggr)^{frac{1}{2}}$$
  • \(宽^{m,1}(0,T,X)\)是中的函数空间\(L^{1}(0,T,X)\)这样所有的衍生产品都符合订单要求属于\(L^{1}(0,T,X)\).

考虑波动方程问题

$$\textstyle\begin{cases}{\partial_{t}^{2}u}-\Delta u=0&\text{in}\Omega\times\,]0,t[,\\u=0&\text{on}\Gamma\times\\,]0{案例}$$
(1)

波浪在哪里u个未知是在上定义的吗\(\Omega\次\,]0,T[\)、和\((u{0},v{0})\)是定义在Ω上的数据函数。

这个问题可以用更一般的形式来写,

{ t吨 Φ ( 0 1 Δ 0 ) Φ = F类 英寸 Ω × ] 0 , T型 [ , u个 = 0 上的 Γ × ] 0 , T型 [ , Φ ( , 0 ) = Φ 0 英寸 Ω ,
(2)

哪里Φ=( u个 v(v) = t吨 u个 ),F类=( (f) )、和 Φ 0 =( u个 0 v(v) 0 ).

引理1

如果 \L^{1}(0,T;H)中的((f,g)^{1}_{0}(\欧米茄))\乘以L^{1}(0,T;L^{2}(\Omega))\) \H中的((u_{0},v_{0{)^{1}_{0}(\欧米茄)\乘以L^{2}(\Omega)\),然后

$$\bigl(\Vert v\Vert^{2}+\Vert\nabla u\Vert${2}\bigr)^{\frac{1}{2}}\leq\bigl-(\Vert-v_{0}\Vert_{2}+\Vert_nabla u _{0}\ Vert^2}\bigr)\biger)(s)\,ds,\quad 0\leq t\leq t$$
(3)

证据1

求第一个问题方程的内积(2)和( Δ u个 v(v) )对第二项进行分部积分,我们得到

$${\frac{1}{2}}{\frac{d}{dt}}\bigl(\Vert\partial_{t} u个\Vert^{2}\biger)+{\frac{1}{2}}{\frac{d}{dt}}\bigl$$

通过积分0和之间的不等式t吨我们得到了估计().

备注1

考虑以下拉普拉斯问题:

$$\textstyle\begin{cases}-\Delta u=h&\text{in}\Omega,\\u=0&\text}on}\Gamma。\结束{cases}$$
(4)

\(u=(Delta)^{-1}小时\)是问题的解决方案(4). 操作员\((\增量)^{-1}\)是空间的自共轭正定等距\(H^{-1}(\Omega)\)进入之内\(H)^{1}_{0}(\Omega)\)因此,对于\(h^{-1}(\Omega)中的h\),我们获得\(\|{((\Delta)^{-1})}^{\frac{1}{2}}h\|=\|h\|_{h^{-1{(\Omega)}\)(请参见[12],第1章,Thm。12.3,用于证明)。那么,对于\((f,g)\在L^{1}(0,T,L^{2}(\Omega))中\乘以L^{1}(O,T,H^{-1}(\ Omega,)\),取系统第一方程的内积(2)和( u个 ( Δ ) 1 v(v) ),我们得到以下估计:

$$\bigl(\Vert v\Vert_{H^{-1}(\Omega)}^{2}+\Vert u\Vert^{2{\bigr)^{\frac{1}{2}}\leq\bigle(\Vert v_{0}\Vert_{H^}-1}{0}^{t}\bigl(\Vert f\Vert+\Vert g\Vert_{H^{-1}(\Omega)}\biger)(s)\,ds$$

最后,我们在中证明了以下结果[12,第1章]。

提议1

对于任何数据 \H中的((u_{0},v_{0{)^{1}_{0}(\欧米茄)\乘以L^{2}(\Omega)\),系统(1)有独特的解决方案 \(u\in\mathcalliga{C}^{1}(0,T;L^{2}(\Omega))\cap\mathcelliga{C}^{0}(O,T;H^{1}_{0}(\Omega)).此外,此解决方案满足

$$\Vert\partial_{t}u\Vert^{2}+\Vert\nabla-u\Vert_{2}=\Vert\nabla-u_{0}\Vert_2}+\ Vert-u_{0}\Vert_{2}$$

按时自由裁量

考虑时间间隔的分区\([0,T]\)分成子区间\([t{k},t{k+1}]\),\(1),使得\(0=t_{0}<t_{1}<cdots<t_{K}=t\).我们表示\(δt{k}=t{k+1}-t{k}),\(增量t=(增量t{1},增量t{K})、和\(|\delta t|=\max_{1\le k\le k}|\ delta t_{k}|\).

为了描述时间半离散问题,我们将欧拉隐式方法应用于系统(1). 然后是寻找函数序列\({(u^{k})}_{0\leqk\leqK}\)在太空中\(H)^{1}_{0}(\Omega)\times L^{2}(\ Omega^{1}_{0}(\Omega)}^{K-1}\)这样的话

$$\textstyle\begin{cases}\frac{u^{k+1}-u^{k}}{\delta t_{k}}-\frac{u^{k} -u个^{k-1}}{\delta t_{k-1{}}-\delta t_{k}\delta u^{k+1}=0&\text{in}\Omega,\leq k\leq k,\\u^{k+1}=0和\text{on}\Gamma,\leqk\leqK_{0}v_{0}&\text{in}\Omega。\结束{cases}$$
(5)

我们认为数据\H中的((u_{0},v_{0{)^{1}_{0}(\欧米茄)\乘以L^{2}(\Omega)\)然后,如果\(u^{0}\)\(v^{0}\)我们很容易证明\(u^{k+1}\),\(k\geq 1),是以下薄弱问题的解决方案:

查找\H中的(u^{k+1}^{1}_{0}(\Omega)\)这样所有人\(v \in H)^{1}_{0}(\Omega)\),

$$开始{对齐}和\int_{\Omega}u^{k+1}({\mathbf{x}})v({\mathbf{x}}&\quad=\int_{\Omega}\biggl(u^{k}+\frac{\delta t_{k}}{\deltat_{k-1}}\bigl(u^{k} -u个^{k-1}\bigr)\biggr)({\mathbf{x}})v({\mathbf{x}})\,d{\mathbf{x}}。\结束{对齐}$$
(6)

提案2

如果 \((u_{0},v_{0})\在H中^{1}_{0}(\欧米茄)\乘以L^{2}(\Omega)\) 已知,然后是问题(6)有独特的解决方案 \(u^{k+1}\),\(k\geq 1),在里面 \(H)^{1}_{0}(\Omega)\).此外,解决方案 \({(u^{k})}_{0\leqk\leqK}\) 问题的(5)验证 \(0\leq k\leq k\) 以下稳定性条件:

$$\biggl\Vert\frac{u^{k+1}-u^{k}}{\delta t_{k}}\biggr\Vert^{2}+\bigl\Vert\nabla u^{k+1}\bigr\Vert_{2}\leq\Vert v_{0}\Vert${2}+2\Vert\natbla u_{0{0}\ Vert^}+2\delta t_{0}^2}\Vert\nabla v_{0}\垂直^{2}$$
(7)

证据2

使用Lax–Milgram定理,我们证明了这个问题(6)有一个独特的解决方案。然后,通过迭代k个,我们推断出这个问题(5)有一个独特的解决方案。

取的内积\(\压裂{u^{k+1}-u^{k}}{\增量t{k}}\)和中的第一个方程(5),我们获得

$$\biggl\Vert\frac{u^{k+1}-u^{k}}{\delta t_{k}}\biggr\Vert^{2}+\bigl\Vert\nabla u^{k+1}\bigr\Vert_{2}=\biggl(\frac{u ^{k+1}-u ^{k{}}{delta t_ k}}},\frac}^{k} -u个^{k-1}}{\delta t_{k-1{}}\biggr)+\bigl(\nabla u^{k+1},\nabla-u^{k}\bigr)$$
(8)

应用柯西-施瓦兹不等式会导致

$$\biggl\Vert\frac{u^{k+1}-u^{k}{\delta t_{k}}\biggr\Vert^{2}+\bigl\Vert\nabla u^{k+1}\bigr\Vert_{2}\leq\biggl \Vert\frac{u^{k} -u个^{k-1}}{\delta t_{k-1{}}\biggr\Vert^{2}+\bigl\Vert\nabla u^{k}\bigr\Vert^}$$
(9)

然后通过迭代k个我们有

$$\biggl\Vert\frac{u^{k+1}-u^{k}{\delta t_{k}}\biggr\Vert^{2}+\bigl\Vert\nabla u^{k+1}\bigr\Vert_{2}\leq\biggl \Vert\frac{u^{1} -u个^{0}}{\delta t_{0}{\biggr\Vert^{2}+\bigl\Vert\nabla u^{1}\bigr\Vert^}2}$$

最后,我们利用系统的第三和第四方程得出结论(5).

备注2

1) 我们注意到\(k \ geq 1 \),解决方案\(u^{k+1}\)问题的(6)属于\(H^{s+1}(\Omega)\),\(s\geq{\frac{1}{2}}\).当域Ω是凸的或维数为1时,\(第1页)是明确已知的。对于\({\frac{1}{2}\leqs\leq1\),来自条件(7)我们推导出不等式

$$\bigl\Vert u^{k+1}\bigr\Vert^{2}\leq C\delta t_{k}^{-2s}\bigl$$
(10)

其中常量C类独立于步骤δt.

这种不平等不是最优的,因为\(\|u^{k+1}\|^{2}\)不受步长的限制δt.

2) 使用隐式Euler格式进行时间离散,问题(2)如下所示:查找 Φ k个 =( u个 k个 v(v) k个 )这样,

{ Φ k个 + 1 Φ k个 δ t吨 k个 ( 0 1 Δ 0 ) Φ k个 + 1 = F类 k个 + 1 英寸 Ω , 0 k个 K(K) , u个 k个 + 1 = 0 上的 Γ , 0 k个 K(K) , Φ 0 = Φ 0 英寸 Ω ,
(11)

哪里 F类 k个 + 1 =( (f) k个 + 1 k个 + 1 ).

对于\(n\neq 0),个系统(11)和(5)如果符合,则\(F^{k+1}={\mathbf{0}}\),\(k\geq 1).何时\(n=0),我们提出以下两种情况,其中两个系统完全重合:

  1. i)

    我们替换系统的第四个方程(5)通过以下隐式方程:

    $$\textstyle\开始{cases}u^{1}-\增量t_{0}^{2}\增量u^{1}=u_{0}+\增量t_{0}v_{0}&\text{in}\Omega,\\u^{1}=0&\text}on}\Gamma。\结束{cases}$$
    (12)
  2. ii)

    我们替换系统的第三个方程(11):

    { Φ k个 + 1 Φ k个 δ t吨 k个 ( 0 1 Δ 0 ) Φ k个 + 1 = F类 k个 + 1 英寸 Ω , 1 k个 K(K) , u个 k个 + 1 = 0 上的 Γ , 1 k个 K(K) , v(v) 1 = ( u个 0 + δ t吨 0 v(v) 0 v(v) 0 ) 英寸 Ω .
    (13)

    将中的第一个方程相乘(13)由( Δ u个 k个 + 1 u个 k个 + 1 ),我们得到以下稳定性条件:

    $$\bigl\Vert v^{k+1}\bigr\Vert^{2}+\bigl\ Vert\nabla u^{k+1}\biger\Vertqu{2}\leq 2\bigl(\bigl \Vert v ^{1}\bigr\Vert^}2}+\ bigl\Vert\nabla-u^{1{\bigr\ Vert^ 2}\biger)+2\Biggl(\sum_{j=1}^{k}\delta t_{j}\big l(\bigl\Vert g^{j+1}\bigr\Vert+\bigl\ Vert\nabla f^{j+1}\biger\Vert\bigr)\Biggr)^{2}$$
    (14)

    然而,如果我们取系统第一个方程的内积(13)和( u个 k个 + 1 ( Δ ) 1 u个 k个 + 1 ),根据较弱的范数,我们得到了以下稳定性条件:

    $$开始{对齐}和\bigl\Vert v^{k+1}\bigr\Vert_{H^{-1}(\Omega)}^{2}+\bigl\ Vert u^{k+1}\biger\Vert^{2{\\&\quad\leq 2\bigl ^{2}\biger)+2\Biggl(\sum_{j=1}^{k}\delta t_{j}\bigl(\bigl\Vert g^{j+1}\bigr\Vert_{H^{-1}(\Omega)}+\bigl\ Vert f^{j+1}\bigr\Vert\bigr)\Biggr)^{2}。\结束{对齐}$$
    (15)

获得解决方案之间的误差估计u个第页,共页(1)和\({(u)^{k}}_{0\leqk\leqK}\)第页,共页(5),我们定义错误 ϒ k个 =( e(电子) ( u个 ) k个 e(电子) ( v(v) ) k个 )这样的话\(e(u)^{k}=u(t{k})-u^{k{)\(e(v)^{k}=v(t{k})-v^{k{)我们可以很容易地证明\({(\Upsilon)^{k}}_{0\leqk\leqK}\)是的解决方案(13),其中的两个组件\(F^{k+1}\)是以下一致性错误:

$$\varepsilon(u)^{k}=\frac{u(t_{k+1})-u(t_{k})}{\delta t_{k}}-\partial_{t}u_{t} v(v)(t{k+1})$$
(16)

定理1

如果有解决方案 u个 问题的(1)属于 \(W^{3,1}(0,T;L^{2}(\Omega))^{1}_{0}(\Omega)),然后

$$\begin{aligned}&&bigl\Vert\varepsilon(u)^{k}\bigr\Vert^{2}+\bigl\Vert\nabla\bigl(u(t_{k})-u^{k}\bigr)\bigr\Vert^{2}\\&&quad\leq C\delta t^{2}\biggl(\int _{0}^{t_{k}})\bigl(\bigl\Vert\partial^{3}_{t} 单位\bigr\Vert+\bigl\Vert\partial版本^{2}_{t} \nabla u\bigr\Vert\bigr)(s)\,ds\biggr)^{2},\quad{0\leq k\leq k},\ end{aligned}$$
(17)

哪里 C类 是独立于 δt.

证据3

\({(\Upsilon)^{k}}_{0\leqk\leqK}\)是的解决方案(13),其中第二个成员是\(F^{k+1}\)然后应用稳定性条件(14)导致

$$开始{对齐}和\bigl\Verte(u)^{k}\bigr\Vert^{2}+\bigl\ Vert\nabla e(u)|{k}\bigr\ Vert^}\\&\quad\leq 2\bigl j=1}^{k}\delta t_{j}\bigl(\bigl\Vert\varepsilon(v)^{j}\bigr\Vert+\bigl\ Vert\nabla\varepsilen(u)^{j}\bigr\Vert\bigr)\Biggr)^{2}\end{aligned}$$
(18)

由于泰勒定理的积分余数限制了这些项\(瓦雷普西隆(v)^{j}),\(纳布拉瓦雷普西隆(u)^{j}),\(e(v)^{0})、和\(\|\nabla e(u)^{0}\|\)然后我们得出所需的估计(17).

通过使用与定理证明相同的技术,我们可以在较弱范数中找到以下误差估计1和更换条件(14)由(15).

推论1

假设解决方案 u个 系统的(1)属于 \(W^{3,1}(0,T;L^{2}(\Omega))^{1}_{0}(\Omega)).然后在解之间进行以下先验误差估计 u个 和解决方案 \({(u)^{k}}_{0\leqk\leqK}\) 系统的(5)等待 \({0\leq k\leq k}\):

$$\bigl\Vert\varepsilon(u)^{k}\bigr\Vert_{H^{-1}(\Omega)}^{2}+\bigl\ Vert\nabla\bigl^{3}_{t} u个\bigr\Vert_{H^{-1}(\Omega)}+\bigl\Vert\部分^{2}_{t} \nabla u\bigr\Vert\bigr)(s)\,ds\biggr)^{2}$$
(19)

哪里 C类 是独立于 δt.

我们注意到,获得的估计(18)和(19)在时间上是1阶最优的,因为离散化是基于1阶隐式欧拉格式。

4频谱离散化

我们进一步假设Ω是\(d=2)或平行六面体矩形\(d=3).

\(\mathbb{P}(P)_{N} (\欧米茄)\)次多项式的空间≤N个(\(编号2))对于每个变量,让\(\mathbb{P}(P)_{N} ^{0}(\Omega)=\mathbb{P}(P)_{N} (\Omega)\cap H^{1}_{0}(\Omega)\)。我们定义\(泽塔{i}),\(0\lei\leN\)、节点集、多项式根\((1-x^{2})L_{N}'),其中\(L_{N}\)是勒让德多项式,并且\(\varrho{i}\),\(0\lei\leN\),是以下高斯-洛巴托求积公式在区间上的权重集\(]{-}1,1[\):

$$\用于所有\eta_{N}\in\mathbb{P}(P)_{2N-1}\bigl(]{-}1,1[\bigr),\quad\int_{-1}^{1}\eta_{N}(x)\,dx=\sum_{i=0}^{N}\eta _{N{(\zeta_{i})\varrho_{i{$$
(20)

我们调用以下属性(请参见[10,13]):

$$\用于所有\eta_{N}\in\mathbb{P}(P)_{N} \bigl(]{-}1,1[\bigr),\quad\Vert\eta_{N}\Vert_{L^{2}(]{-}1,1[)}^{2}\le \sum_{i=0}^{N}\eta_{N}^{2}(\zeta _{i})\varrho _{i}\le 3\Vert\eta _{N}\Vert _{L ^{2}]{-}1,1[}^{2}$$
(21)

参考域\(]{-}1,1[^{d}\)(\(d=2,3))使用仿射映射将其转换为域ΩT型,标量积定义在连续函数上u个v(v)通过

$$\开始{对齐}&(u,v){N}\\&\quad=\textstyle\begin{cases}\frac{\operatorname{meas}(\Omega)}{4}\sum_{i=0}^{N}\sum_{j=0}^{N{(u\circ T)varrho_{j}&\text{if}d=2,\\frac{\operatorname{meas}(\Omega)}{8}\sum_{i=0}^{N}\sum_{j=0}(u\circ T)(泽塔{i},泽塔{j},泽塔{k})(v\circ T)。\结束{cases}\displaystyle\end{aligned}$$
(22)

备注3

为了简化分析,我们假设谱离散化随时间而固定。

我们认为\(u{0}\)\(v{0}\)在Ω̄上连续。离散问题由以下公式推导得出(5)通过应用Galerkin方法与数值积分相结合:

$$\text{For}u_{N}^{0}=\mathfrak{我}_{N} (u_{0})\quad\text{和}\quad u_{N}^{1}=\mathfrak{我}_{N} (u{0})+\delta t_{0}\mathfrak{我}_{N} (v_{0})\quad\text{in}\Omega$$
(23)

哪里\(\mathfrak{我}_{N} \)是来自的插值运算符\(L^{2}(\Omega)\)进入之内\(\mathbb{P}(P)_{N} (\欧米茄)\),查找\(u_{N}^{k}\in\mathbb{P}(P)_{N} ^{0}(\Omega)\times\mathbb{P}(P)_{N} (\Omega)\次(\mathbb{P}(P)_{N} ^{0}(\Omega))^{K-1}\),\(1\le-k\le-k\),这样对所有人来说\(v_{N}\in\mathbb{P}(P)_{N} ^{0}(\Omega)\),

$$\biggl(\frac{u_{N}^{k+1}-u_{N}^{k}}{delta t_{k}}-\frac}u_{N}^{k} -u个_{N} ^{k-1}}{\delta t_{k-1}},v_{N}\biggr)_{N}+\ delta t_{k}\bigl(\nabla u_{N}^{k+1},\nabla v_{N}\bigr)_{N}=0$$
(24)

如中所示(6),\(u_{N}^{k+1}\),\(1\le-k\le-k\),是离散弱问题的解

$$\bigl(u_{N}^{k+1},v_{Nneneneep \bigr)_{N{+\delta t_{k}^{2}\bigle(\nabla u_{N}^{k+1},\nabla-v_{N{}\biger)_{N}=\biggl^{k} -u个_{N} ^{k-1}\bigr),v_{N}\biggr)_{Nneneneep$$
(25)

提案3

让数据 \H中的((u_{0},v_{0{)^{1}_{0}(\欧米茄)\乘以L^{2}(\Omega)\).如果 \(u_{N}^{0}\) \(v_{N}^{0}\) 已知的,然后是问题(25)有独特的解决方案 \(u_{N}^{k+1}\),\(k\geq 1),在里面 \(H)^{1}_{0}(\Omega)\).此外,解决方案 \({(u_{N}^{k})}_{0\leqk\leqK}\) 问题的(23)——(24)满足 \(0\leq k\leq k\) 以下稳定性条件:

$$开始{aligned}和\biggl\Vert\frac{u_{N}^{k+1}-u_{N}^{k}}{delta t_{k}}\biggr\Vert^{2}+\bigl\Vert\nabla u_{N}^}k+1}\bigr\Vert\Vert^{2}\\&\quad\leq{\bigl(3^{d}\biger)}{我}_{N} (v_{0})\bigr\Vert^{2}+2\bigl\Vert\nabla\mathfrak{我}_{N} (u_{0})\bigr\Vert^{2}+2\delta t_{0}^{2{\bigl\Vert\nabla\mathfrak{我}_{N} (v_{0})\bigr\Vert^{2}\bigr)。\结束{对齐}$$
(26)

证据4

我们展示了这个问题(25)使用Lax–Milgram定理和属性有唯一的解决方案(21).

证明稳定性条件(26),我们定义\(\ | \ cdot \ | _{d}\)从离散标量乘积推导出的离散范数\((\cdot,\cdot)_{N}\)。现在让\(v{N}=\压裂{u{N}^{k+1}-u{N{k}}{delta t_{k}{)英寸(24)导致

$$\biggl\Vert\frac{u{N}^{k+1}-u_{N}^{k}}{\delta t_{k}{\biggr\Vert_{d}^{2}+\bigl\Vert\nabla u{N{^{k+1}\bigr\Vert_ d}^}2}=\biggl{k}},\压裂{u_{N}^{k} -u个_{N} ^{k-1}}{δt_{k-1{}}\biggr)_{N}+\bigl$$

使用Cauchy–Schwarz不等式和(21),我们有

$$\biggl\Vert\frac{u_{N}^{k+1}-u_{N}^{k}}{delta t_{k}}\biggr\Vert^{2}+\bigl\Vert\nabla u_{N}^ k+1}\bigr\ Vert^ 2}\leq{3^{d}}\biggl(\biggl \Vert\frac{u{N}^{k} -u个_{N} ^{k-1}}{\delta t_{k-1{}}\biggr\Vert^{2}+\bigl\Vert\nabla u^{k}\bigr\Vert^}\bigbr)$$

然后迭代k个,我们获得

$$\biggl\Vert\frac{u^{k+1}-u^{k}}{delta t_{k}}\biggr\Vert^{2}+\bigl\Vert\nabla u^{k+1}\bigr\Vertqu{2}\leq{\bigl(3^{d}\biger)}^{k}\bigbl(\biggl \Vert\frac{u^{1} -u个^{0}}{\delta t_{0}{\biggr\Vert^{2}+\bigl\Vert\nabla u^{1}\bigr\Vert^}\biggr)$$

最后,估计(26)是根据(23).

提案4

\(u{0}\),\(v{0}\) 连续打开Ω̅,然后让 \(u_{N}^{0}\),\(v_{N}^{0}\) 为人所知.解决方案之间的误差估计 \(u^{k+1},k\geq1\), \(u_{N}^{k+1}\),\(k\geq 1),共个问题(6)(25),分别地,

$$开始{aligned}\bigl\Vertu^{k+1}-u_{N}^{k+1}\bigr\Vert&\leC\Biggl(\inf_{chi_{N{^{k+1}\in\mathbb{P}(P)_{N} ^{0}(\Omega)}\bigl\Vert u^{k+1}-\chi_{N}^{k+1}\bigr\Vert+\Biggl[\bigl\ Vert u_{0}-u_{N} ^{0}\bigr\Vert+\bigl\Vert v_{0}-v_{N} ^{0}\bigr\Vert\\&\quad{}+\sum_{j=1}^{k}\bigl(T^{1,j}+T^{2,j}+T^{3,j}\biger)\Biggr]\Biggr),\end{aligned}$$
(27)

哪里

$$\开始{aligned}&T^{1,j}={\frac{1}{\delta T^{2}_{j} }\sup_{v_{N}\in\mathbb{P}(P)_{N} ^{0}(\Omega)}\frac{\int _{\Omega}(u^{j+1}-u^{j})v_{N}\,d{\mathbf{x}}-(\chi _{N}^{j+1}-\chi _{N}^{j},v_{N})_{N}}}{\Vert v_{N}\Vert},\\&T^{2,j}=\sup_{v_{N}\in\mathbb{P}(P)_{N} ^{0}(\Omega)}\frac{\int _{\Omega}\nabla u ^{j+1}\nabla v_{N}\,d{\mathbf{x}}-(\nabla\chi _{N}^{j+1},\nabla v_{N})_{N}}{\Vert v_{N}\Vert},\\&T^{3,j}=\sup_{v_{N}\in\mathbb{P}(P)_{N} ^{0}(\Omega)}\frac{\int_{\Omega}(u^{j} -u个^{j-1})v_{N}\,d{\mathbf{x}}-(\mathfrak{我}_{N} (u)^{j} -u个^{j-1}),v_{N}){N}}{\Vert v_{N}\Vert},\end{aligned}$$

C类 是独立于 N个.

证据5

考虑\(\chi_{N}^{k+1}\in\mathbb{P}(P)_{N} ^{0}(\Omega)\).根据三角形不等式,我们得到

$$\bigl\垂直u^{k+1}-u_{N}^{k+1}\bigr\Vert\le\bigl\Vert u^{k+1}-\chi_{N}^{k+1}\biger\Vert+\bigl\\Vert\chi_{N{}^{k+1}-u_{N}^{k+1}-u_k+1}^{k+1}\bigr\垂直$$

估计\(u{N}^{k+1}-\chi{N}^{k+1}),我们从写问题开始(5)和(25)对于\(v_{N}\in\mathbb{P}(P)_{N} ^{0}(\Omega)\).然后我们考虑\(τ{k}=frac{deltat_k}}{delta_t{k-1}})逐项进行差分,我们得到

$$\bigl(u_{N}^{k+1}-\chi_{Nneneneep ^{k+1},v_{Nneneneei \bigr)_{N{+\delta t_{k}^{2}\bigle(\nabla\bigl^{k}-\chi _{N}^{k},v_{N}$$

哪里

$$\开始{aligned}\mathcalligra{K}^{K}(v_{N})={}&\frac{1}{\delta t^{2}_{k} }\biggl(\int_{\Omega}\bigl(u^{k+1}-u^{k}\bigr)v_{N}\,d{\mathbf{x}}-\bigle(\chi_{N{k+1}-\chi_}N}^{k},v{N}\biger)\,d{\mathbf{x}}-\bigl(\nabla\chi_{N}^{k+1},\nabla v_{Nneneneep \bigr){N}\\&{}+\int_{Omega}\ bigl^{k} -u个^{k-1}\bigr)v_{N}\,d{\mathbf{x}}-\bigl(\mathfrak{我}_{N} \bigl(u^{k} -u个^{k-1}\bigr)、v_{N}\bigr)_{N}。\结束{对齐}$$

\(\mathcalligra{K}^{K}\)在上是线性和连续的\(\mathbb{P}(P)_{N} ^{0}(\Omega)\),根据Riesz定理\(\vartheta)^{k}_{N} \)在里面\(\mathbb{P}(P)_{N} ^{0}(\Omega)\)这样的话

$$\mathcalligra{K}^{K}(v_{N})=\bigl(\vartheta^{k}_{N} ,v_{N}\biger)_{Nneneneep$$

应用中证明的结果[14,道具。4.1]和[15],我们得到

$$\bigl\Vert u_{N}^{k+1}-\chi_{N{^{k+1}\bigr\Vert \le C\Biggl(\bigl\ Vert u_{0}-u_{N} ^{0}\bigr\Vert+\bigl\Vert v_{0}-v_{N} ^{0}\bigr\Vert+\sum_{j=1}^{k}\bigl\Vert\vartheta^{j}_{N} \bigr\Vert^{2}\Biggr)^{1/2}$$

哪里C类是独立于N个.

所以我们得出结论(27),自

$$\bigl\垂直\vartheta^{j}_{N} \bigr\Vert\leq C\sup_{v_{N}\in\mathbb{P}(P)_{N} ^{0}(\Omega)}\frac{(\vartheta)^{j}_{N} ,v_{N}){N}}{\垂直v_{N}\垂直}$$

哪里C类是独立于N个.

求作为函数的收敛阶N个,有必要估计不等式第二个成员的每个项(27).

  • 估计 \(T^{1,j}\)

我们认为\(\varpi^{j+1}=u^{j+1}-u^{j}\)\(chi_{N}^{j+1}-\chi_{N}^{j}=\Pi^{1,0}_{N-1}(\varpi^{j+1})通过的高斯-洛巴托求积公式的精确性(20),\(int _{\Omega}\Pi^{1,0}_{N-1}(\varpi^{j+1})v_{N}\,d{\mathbf{x}}\)\(\Pi^{1,0}_{N-1}(\varpi^{j+1}),v_{N})是平等的,因此

$$T^{1,j}\leq\bigl\Vert\varpi^{j}-\Pi^{1,0}_{N-1}\bigl(\varpi^{j}\bigr)\bigr\Vert$$
(28)

哪里\(\Pi_{N}^{1,0}\)是来自的正交投影运算符\(H)^{1}_{0}(\Omega)\)进入之内\(\mathbb{P}(P)_{N} ^{0}(\Omega)\)与半范数定义的内积有关\(|\cdot|_{1,\Omega}\)(请参见([13],引理VI.2.5)和[10]用于此运算符的所有属性。)

  • 估计 \(T^{2,j}\)

因为高斯-洛巴托求积公式对于次数多项式是精确的\(\leq 2N-1),我们有

$$\begin{aligned}&\int_{\Omega}\nabla u^{j+1}\nabra v_{N}\,d{\mathbf{x}}-\bigl(\nabla\chi_{N{j+1},\nabla-v_{N}\bigr)_{N}\\&\quad=\int_}\Omega}\nablo\bigle(u^{j+1}-\Pi_{N-1}^{1,0}u^{j+1}\biger)\nabla v_{N}\,d{\mathbf{x}}-\bigl。\结束{对齐}$$
(29)

由于三角形和Cauchy–Schwarz不等式,我们得到了

$$\开始{aligned}&\sup_{v_{N}\in\mathbb{P}(P)_{N} ^{0}(\Omega)}\frac{\int_{\Omega}\nabla u^{j+1}\nabra v_{N}\,d{\mathbf{x}}-^{1,0}u^{j+1}\bigr\vert_{1,\Omega}+\bigl\vert\chi_{N}^{j+1}-\Pi_{N-1}^{1,0}\chi_{N}^{j+1}\bigr\vert_{1,\Omega}\bigr)。\结束{对齐}$$
(30)

因此,我们使用\(π_{N-1}^{1,0}\).

  • 估计 \(T ^{3,j}\)

\(θ^{j}=u^{j} -u个^{j-1}\)。我们使用此估算\(\Pi_{N-1}\)正交投影\(L^{2}(\Omega)\)进入之内\(\mathbb{P}(P)_{N-1}(欧米茄)通过上述高斯-洛巴托公式的相同论证,我们得出

$$开始{aligned}&\int_{\Omega}\theta^{j}({\mathbf{x}})v_{N}{我}_{N} \theta^{j},v_{N}\bigr)_{N{\\&\quad=\int_{\Omega}\bigl(\theta^{j}-\Pi_{N-1}\theta^{j}\bigr)({\mathbf{x}})v_{N}{我}_{N} \θ^{j}-\Pi_{N-1}\θ_{j},v_{N}\biger)_{Nneneneep。\结束{对齐}$$

使用不等式(21)在每个方向都通向

$$\int_{\Omega}\theta^{j}({\mathbf{x}})v_{N}{我}_{N} \theta^{j},v_{N}\bigr)_{N{le\bigl[\bigl\Vert\theta^{j}-\Pi_{N-1}\θ^{j}\ bigr\垂直^{2}+9\ bigl\垂直^{j}-\马特拉克{我}_{N} \theta^{j}\bigr\Vert^{2}\biger]\Vertv_{N}\Vert$$

由于算子的近似性质\(\Pi_{N-1}\)(请参见[10,厚度。7.1])和\(\mathfrak{我}_{N} \)(请参见[10,厚度。14.2]),适用于\(H^{s}(Omega)中的θ\(s>1\),我们获得

$$\sup_{v_{N}\in\mathbb{P}(P)_{N} (\Omega)}\frac{\int_{\Omega}\theta^{j}({\mathbf{x}})v_{N}^{2}_{s,\Omega}$$
(31)

最后,为了估算

$$\inf_{\chi_{N}^{k+1}\in\mathbb{P}(P)_{N} ^{0}(\Omega)}\bigl\Vert u^{k+1}-\chi_{N}^{k+1}\bigr\Vert,\qquad\bigl\Vert u_{0}-u_{N} ^{0}\bigr\Vert\quad\text{和}\quad\bigl\Vert v_{0}-v_{N} ^{0}\bigr\Vert$$
(32)

我们分别选择,\(\chi_{N}^{k+1}=\Pi_{Nneneneep^{1,0}u^{k+1}\),\(u{N}^{0}=\Pi_{N}^{1,0}u_{0}\)、和\(v_{N}^{0}=\Pi_{N{v_{0}\)。然后我们得出使用运算符属性的结论\(\Pi_{N}^{1,0}\)\(\Pi_{N}\).

所以,根据估计(28)(30)(31)、和(32)我们得到以下主要定理。

定理2

对于 \((u{0},v{0})\) 连续打开Ω̄,解决方案 \((u^{k})_{0\leqk\leqK}\) 问题的(5)属于 \(H^{s}(\Omega)\)\(s>1\).解决方案之间的错误 \(u^{k+1}\) \((u_{N}^{k+1})\) 个问题(6)(25),分别地,满足

$$\begin{aligned}\bigl\Vert u^{k+1}-u_{N}^{k+1}\bigr\Vert\le{}&C\Biggl[N^{-s}\Biggl(\bigl\Vert u^{k+1}\bigr\Vert _{s,\Omega}+\sum_{j=1}^{k}\bigl(\delta t^{-2}_{j} \bigl\Vert u^{j+1}-u^{j}\bigr\Vert_{s,\Omega}+\bigl\ Vert u^{j} -u个^{j-1}\bigr\Vert_{s,\Omega}\biger)\Biggr)\\&{}+N^{1-s}\sum_{j=1}^{k}\bigl\Vert-u^{j+1}\biger\Vert_}s,\欧米茄}\Biggr],\end{aligned}$$
(33)

哪里 C类 是独立于 N个.

5数值结果

考虑插值拉格朗日多项式\(\varphi{j}\)由定义

$$\varphi_{j}\in\mathbb{P}\bigl([-1,1]\bigr),\quad\varphi_[j}(\zeta_{i})=\delta _{ij},\quad 0\leq i,j\leq N$$

哪里\(δ{ij})是Kronecker符号。解决方案\(u_{N}^{k+1}\)问题的(25)写为

$$u_{N}^{k+1}(x,y)=\sum_{i=1}^{N-1}\sum_{j=1}^{N-1}u_{N} ^{k+1}(泽塔{i},泽塔{j})\varphi{i}.(x)\varfi{j}.(y)$$

\(U^{k+1}\)是分量的容许解向量\(u_{N}^{k+1}(\泽塔_{i},\泽塔_{j})\).离散问题的矩阵系统推导形式(25)已写入

$$\bigl(D^{k+1}+\delta t_{k}^{2}A^{k+1}\bigr)U^{k+1}=F^{k}$$
(34)

哪里\(D^{k+1}\)是系数的对角矩阵\(\varrho{r}\varrho{s}\),\(1 \le r,s \le N-1),\(A^{k+1}\)是带系数的矩阵\(纳布拉(瓦尔斐{i});\nabla(\varphi{r}\varphi}),\(1、i、j、r、s、N-1)、和\(F^{k}\)是包含分量的向量

$$u_{N}^{k}(\zeta_{r},\zeta_a{s})+\frac{\delta_t_{k}}{\delta t_{k-1}}\bigl四元组1\le r,s\le N-1$$

我们注意到矩阵\(D^{k+1}+\Δt_{k}^{2}A^{k+1}\)是对称的和正定的。然后是系统(34)在每次迭代时使用梯度共轭法求解。

5.1迭代算法

第1步:让

$$u_{N}^{0}=\mathfrak{我}_{N} (u_{0})\quad\text{和}\quad u_{N}^{1}=\mathfrak{我}_{N} (u{0})+\delta t_{0}\mathfrak{我}_{N} (v{0})$$

第2步:假设\(u_{N}^{k-1}\)\(u_{N}^{k}\)已知线性系统(34)用梯度共轭法求解

$$\bigl(D^{k+1}+\delta t_{k}^{2}A^{k+1}\bigr)U^{k+1}=F^{k}$$

我们进行迭代,直到满足以下条件:

$$\bigl\Vert U_{N}^{k+1}-U_{N}^{k}\bigr\Vert_{H^{1}(\Omega)}\leq\xi$$

哪里\(\xi=10^{-10}\)用于以下所有数值测试。

5.2时间收敛

我们考虑域\(\欧米茄=\,]{-}1,1[^{2}\).测试了两个精确的解决方案。

第一个是

$$u(t,x,y)=e^{t}\sin(\pix)\sin(\ piy)$$
(35)

我们选择\(T=1\),\(N=20\)、和\(增量t=10^{-k}\),\(k=1,\ldots,4\).图1处理数量\(\log_{10}\|u_u_{N\delta t}\|_{H^{1}(\Omega)}\)(蓝色)和\(\log_{10}\|u-u_{N\delta t}\|_{L^{2}(\Omega)}\)(红色)作为\(\log _{10}(\delta t)\).

图1
图1

解决时间错误(35)

对于测试2,我们研究奇异解

$$u(t,x,y)=t^{3/2}\bigl$$
(36)

2处理与图中相同的曲线1测试解决方案(36)何时\(N=20\),\(T=0.1)、和\(δt=5。10^{-2}, 10^{-2}, 5. 10^{-3}, 10^{-4}\)所得结果表明,该方法的收敛阶几乎等于1。

图2
图2

解决时间错误(36)

5.3光谱收敛

在这个测试中,我们修复了\(δt=0.01)并采取\(N=5、7、9、12、14、15、17、18、20、22)\(T=1\).我们认为

$$u=(1+t)\bigl(1-x^{2}\bigr)\bigle(1-y^{2{\biger)$$
(37)

(分别如图4)处理\(\log_{10}\|u_u_{N\delta t}\|_{H^{1}(\Omega)}\)(蓝色)和\(\log_{10}\|u_u_{N\delta t}\|_{L^{2}(\Omega)}\)(红色)作为功能N个(分别为,\(\log_{10}(N)\)). 我们注意到\(\log_{10}\|u_u_{N\delta t}\|_{H^{1}(\Omega)}\)指数递减,直到\(N=10\)然后停滞不前\(N>10\).错误\(\log_{10}\|u-u_{N\delta t}\|_{L^{2}(\Omega)}\)减少到\(N=10)然后停滞不前\(N>10\)我们注意到趋同停滞。这是因为收敛的时间阶数小于谱方法的阶数。

图3
图3

解的半对数谱误差(37)

图4
图4

解的对数谱误差(37)

最后,精确解和离散解的等值线(37)如图所示5.

图5
图5

谱收敛:连续解(右),离散解(左)

6结论和未来工作

本文对二阶波动方程的时间隐式Euler格式和空间谱离散进行了数值分析。我们证明了时间和空间上的最优误差估计。这些估计值仅取决于解的正则性。尽管谱方法在空间上被称为高阶方法,但我们注意到,它们的缺点是由于时间离散化的低阶(通常为1阶或2阶)而损失了部分精度。对于更困难的情况,即谱离散取决于时间,使用二阶BDF方法进行时间离散,对其进行数值分析和实现将是我们即将开展的工作的主题。

数据和材料的可用性

不适用。

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致谢

研究人员支持项目编号(RSP-2021/153),沙特阿拉伯利雅得沙特国王大学。

基金

不适用。

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贡献

作者声明,这项研究是在同等责任的协作下完成的。两位作者阅读并批准了最终手稿。

通讯作者

与的通信奈杰梅丁·科尔菲.

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作者声明,他们没有相互竞争的利益。

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Abdelwahed,M.,Chorfi,N.使用谱方法对波动方程进行数值求解。边界值问题 2022, 15 (2022). https://doi.org/10.1186/s13661-022-01601-5

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