一类带参数的非线性奇异摄动问题的自适应移动网格算法

本文讨论一类带参数的非线性奇异摄动问题的自适应移动网格方法.首先,在任意非均匀网格下,利用向后欧拉公式对方程进行离散,并给出相应的局部截断误差.然后,基于局部截断误差和网格等分布原理,利用精确解的弧长函数,证明半离散格式下自适应移动网格算法是一阶收敛的.同时,基于近似的弧长控制函数,给出易于实现的网格生成算法,并给出全离散格式下的后验误差估计.最后,数值实验结果验证了本文所给出的理论结果.     

奇异摄动反应扩散方程的后验误差估计及自适应算法

研究了一类奇异摄动半线性反应扩散方程的自适应网格方法.在任意非均匀网格上建立迎风有限差分离散格式,并推导出离散格式的后验误差界,然后用该误差界设计自适应网格移动算法.数值实验结果证明了所提出的自适应网格方法的有效性.     

基于移动Agent技术的网格负载均衡调度方法

为了实现网格计算资源的动态自适应性管理和负载均衡调度,将移动Agent技术引入网格资源管理,并提出了一种基于Agent的网格资源调度模型.在该模型基础上,采用遗传克隆算法解决网格计算中的任务调度问题.仿真实验表明该算法不仅充分发挥了Agent的智能性、自主性,还具有良好的扩展性,提高了网格资源调度的效率.     

二维奇异摄动对流扩散方程的自适应移动网格算法

针对二维奇异摄动对流扩散方程,在任意网格下给出了经典的迎风有限差分格式.利用二元多项式插值技术,推导出一阶最大范数的后验误差估计,并以此设计了一个自适应网格生成算法.数值实验表明本文构造的自适应移动网格算法是有效的.     

带移动奇异源热方程的移动网格方法

研究了一个带若干奇异源热方程的数值求解,其源的移动由一个常微分方程描述.基于移动观察区域和区域分解思想提出了一个移动网格预估校正算法.网格方程可自然的通过并行高效求解,算法避免了跳跃信息[u]的计算而使物理方程的离散格式变得非常简单,且仍保持了空间上的二阶收敛性.数值例子验证了算法的收敛性和高效性,并模拟了非线性源函数带来的爆破现象.     

基于二重网格的定常Navier-Stokes方程的局部和并行有限元算法

对二维定常的不可压缩的Navier-Stokes方程的局部和并行算法进行了研究．给出的算法是多重网格和区域分解相结合的算法,它是基于两个有限元空间:粗网格上的函数空间和子区域的细网格上的函数空间．局部算法是在粗网格上求一个非线性问题,然后在细网格上求一个线性问题,并舍掉内部边界附近的误差相对较大的解．最后,基于局部算法,通过有重叠的区域分解而构造了并行算法,并且做了算法的误差分析,得到了比标准有限元方法更好的误差估计,也对算法做了数值试验,数值结果通过比较验证了本算法的高效性和合理性．     

求解Hamilton-Jacobi方程的局部移动网格方法

对Hamilton-Jacobi方程设计了一个基于Runge-Kutta间断Galerkin方法的移动网格方法,并利用坏单元指示子进一步设计了一个局部移动网格方法.数值结果表明这两个方法相比均匀网格能提高数值解的质量.同时局部移动网格方法通过将网格移动局部化,在不影响精度的前提下节省了计算时间,提高了计算效率。     

一类非线性对流扩散方程两重网格特征有限元方法及误差估计

主要研究了一类非线性对流扩散方程的全离散特征有限元方法的两重网格算法及其误差估计.首先在网格步长为H的粗网格上计算一个较小的非线性问题,然后利用一阶牛顿迭代和粗网格解将网格步长为h的细网格上的非线性问题转化为线性问题求解.由于非线性问题的求解仅在粗网格上进行,该两重网格算法可以节省大量的计算工作量,同时具有较高的精度,证明了该两重网格算法L~2模先验误差估计结果为O(△t+h~2+H~(4-d/2)),其中d为空间维数.     

四阶分数阶扩散波动方程的两网格混合元快速算法

本文研究四阶分数阶扩散波动方程模型的基于新混合元方法的快速两网格算法.讨论该方法的稳定性,推导三个未知函数的$L^2$模意义下的最优误差估计.最后通过数值例子验证两网格混合元算法的高效性和理论结果的正确性.     

基于径向基逼近的KdV方程的无网格辛算法

基于径向基逼近理论,本文为KdV方程构造了一个无网格辛算法.首先借助径向基空间离散Hamilton函数以及Poisson括号,把KdV方程转化成一个有限维的Hamilton系统.然后用辛积分子离散有限维系统,得到辛算法.文章进一步讨论了所构造辛算法的收敛性和误差界.数值例子验证了理论分析.