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借助于两套有限元网格空间提出了一种求解定常不可压Stokes方程的两层罚函数方法.该方法只需要求解粗网格空间上的Stokes方程和细网格空间上的两个易于求解的罚参数方程（离散后的线性方程组具有相同的对称正定系数矩阵）.收敛性分析表明粗网格空间相对于细网格空间可以选择很小，并且罚参数的选取只与粗网格步长和问题的正则性有关.因此罚参数不必选择很小仍能够得到最优解.最后通过数值算例验证了上述理论结果，并且数值对比可知两层罚函数方法对于求解定常不可压Stokes方程具有很好的效果. 相似文献
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共轭梯度法是解决大规模无约束优化问题的一种重要方法．文中给出了两种下降的非线性共轭梯度法,并在标准的Wolfe准则下证明了其全局收敛性．数值实验表明这两种方法在所给的例子中是有效可行的． 相似文献
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