广义神经传播方程的一种修正混合有限元方法的误差分析

利用修正的H~1-Galerkin混合有限元方法研究了广义神经传播方程,论证了其半离散解的存在唯一性,得到了半离散解的最优阶误差估计,该方法的优点是不需验证LBB相容性条件.     

Sine-Gordon方程的H~1-Galerkin非协调混合有限元分析

研究一类Sine-Gordon方程的H¹-Galerkin非协调混合有限元方法,在矩形网格剖分下,在不需要满足LBB相容性条件及不采用传统的Ritz投影的情况下,得到了与协调有限元方法相同的L1-Galerkin非协调混合有限元方法,在矩形网格剖分下,在不需要满足LBB相容性条件及不采用传统的Ritz投影的情况下,得到了与协调有限元方法相同的L²模和H2模和H¹模的误差估计,进一步拓展了H1模的误差估计,进一步拓展了H¹-Galerkin混合有限元的应用范围.     

电报方程H~1-Galerkin非协调混合有限元分析

主要研究一类电报方程的H~1-Galerkin非协调混合有限元方法,在任意四边形网格剖分下,其逼近空间分别取为类Wilson元与双线性Q_1元,在不需要满足LBB相容性条件及不采用传统的Ritz投影的情况下,得到了与常规有限元方法相同的L~2-模和H~1-模的误差估计,进一步拓展了H~1-Galerkin混合有限元和类Wilson元的应用范围.     

热传导方程一个新的H~1-Galerkin非协调混合有限元格式

对热传导方程提出了一个新的H~1-Galerkin非协调混合有限元格式,其逼近空间不需满足LBB相容性条件,且在不引进传统的Rutz投影的情况下,得到了与以往协调有限元方法相同的L~2-模和H~1-模的误差估计.     

半线性Sobolev方程的H~1-Galerkin混合有限元方法

利用H~1-Galerkin混合有限元方法研究了一维半线性Sobolev方程,得到了半离散解的最优阶误差估计,优点是不需验证LBB相容性条件.     

拟线性双相滞热传导方程的一个H~1-Galerkin混合有限元方法分析

利用不完全双二次元Q_2~-和一阶BDFM元,对拟线性双相滞热传导方程构造了一个新的H~1-Galerkin混合元格式.在不借助投影算子的条件下,直接利用单元插值算子的特殊性质,对于半离散和全离散格式,分别给出了原始变量在H~1-模及流量在H(div)-模下的具有O(h~3)及O(h~3+(△t)~2)阶的超逼近估计.     

电报方程的H~1-Galerkin非协调混合有限元逼近

在几乎均匀矩形剖分下取双线性Q_(11)元和类Wilson元为逼近空间,研究了一类电报方程的H~1-Galerkin非协调混合有限元方法.利用单元的特殊性质,积分恒等式和平均值技巧,在不需要验证LBB相容性条件及抛弃传统的Ritz投影的情形下,得到了半离散和全离散格式下原始变量及流量分别在H~1模和H(div,Ω)模意义下的超逼近性质.进一步地,借助插值后处理技术,导出了相应的整体超收敛结果.     

广义神经传播方程的非协调混合有限元方法

讨论了广义神经传播方程的一个低阶非协调混合有限元方法,在不引入广义椭圆投影的情况下,直接利用插值技巧,得到了相应的未知函数的最优误差估计.     

Sobolev方程一个新的H~1-Galerkin混合有限元分析

研究了Sobolev方程的H~1-Galerkin混合有限元方法.利用不完全双二次元Q_2~-和一阶BDFM元,建立了一个新的混合元模式,通过Bramble-Hilbert引理,证明了单元对应的插值算子具有的高精度结果.进一步,对于半离散和向后欧拉全离散格式,分别导出了原始变量u在H~1-模和中间变量p在H(div)-模意义下的超逼近性质.     

广义神经传播方程的非协调有限元分析

讨论了带约束的旋转Q_1元对广义神经传播方程的应用.利用Bramble-Hilbert引理及插值技巧,在不需要传统的Ritz投影的和任何修正格式情况下导出了相应的最优误差估计和超逼近结果.     

伪双曲型方程的一个H1-Galerkin非协调混合元格式

讨论了一类伪双曲型方程的一个H1-Galerkin非协调混合有限元方法.利用插值算子的特殊性质,在半离散和全离散格式下,得到了与传统混合有限元相同的误差估计且不需要满足LBB条件.     

粘弹性波动方程的H~1-Galerkin混合有限元方法误差估计(英文)

H1-Galerkin mixed methods are proposed for viscoelasticity wave equation.Depending on the physical quantities of interest,two methods are discussed.The optimal error estimates and the proof of the existence and uniqueness of semidiscrete solutions are derived for problems in one space dimension.And the methods don＇t require the LBB condition.     

广义神经传播方程的非协调变网格有限元方法

本文将Crouzeix-Raviart型各向异性非协调线性三角形元应用到广义神经传播方程,建立了其Crank-Nicolson变网格逼近格式.同时,直接利用插值技巧和单元的特殊性质给出了相应的收敛性分析和最优误差估计.     

非线性抛物型偏积分微分方程的H1-Galerkin 混合有限元方法

收稿给出一类非线性抛物型偏积分微分方程的H1-Galerkin混合有限元方法.给出了一维空间的半离散、全离散格式及最优阶误差估计,并将该方法推广到二维和三维空间.