奇异摄动罗宾问题在Bakhvalov-Shishkin网格上的一致收敛有限差分法

考虑一个奇异摄动罗宾问题在Bakhvalov-Shishkin网格上的迎风差分策略,得到在改进的Shishkin网格上迎风策略是关于ε一致的一阶L∞模收敛的.数值实验证实了此理论结果,显示估计是稳健的.     

奇异摄动对流扩散方程组的一致收敛差分法

考虑奇异摄动对流扩散方程组在Bakhvalov-Shishkin网格上的迎风差分策略.得出在改进的Shishkin网格上迎风差分方程组的解是关于小参数一致收敛于连续解的,且在L∞意义下是一阶收敛的.数值实验证实理论结果的正确性,并显示估计是稳健的.     

奇异摄动问题在修正的Bakhvalov-Shishkin网格上的混合差分格式

在分3段修正的Bakhvalov-Shishkin网格上,将中点迎风格式和中心差分格式相结合,建立了新混合差分格式算法,以求解一维奇异摄动两点边值问题。借助截断误差、离散比较原理和障碍函数等,得到了与摄动参数ε一致的较好的收敛阶数,从粗网格部分到细网格部分依次为二阶收敛、一阶收敛和二阶收敛。数值算例表明,该方法在实际求解精度上较其他3种方法优越。     

奇异摄动问题在修正的Bakhvalov-Shishkin网格上的混合差分格式

在分3段修正的Bakhvalov-Shishkin网格上,将中点迎风格式和中心差分格式相结合,建立了新混合差分格式算法,以求解一维奇异摄动两点边值问题。借助截断误差、离散比较原理和障碍函数等,得到了与摄动参数ε一致的较好的收敛阶数,从粗网格部分到细网格部分依次为二阶收敛、一阶收敛和二阶收敛。数值算例表明,该方法在实际求解精度上较其他3种方法优越。     

自适应迎风格式求解奇异摄动两点边值问题的高精度算法(一)

基于误差校正方法给出了用等分布原理求解一类奇异摄动两点边值问题的自适应数值新算法,用理论方法和数值试验证明了该算法的可行性和高效性.     

解一类奇异摄动两点边界值问题的Booster方法

研究一类奇异摄动两点边界值问题,用Booster方法进行求解,使其收敛阶提高了O(εn+1),尤其在特殊加密网格上,使其收敛阶从O(N-2)提高到O(εn+1N-2).其中ε为摄动小参数,n为渐近展开的阶数.最后给出了数值例子.     

一类奇异摄动问题有限差分逼近改进的一致收敛性

对于一类奇异摄动问题,给出了一种半离散差分格式,其网格是通过等分布所研究问题解的弧长控制函数而生成的.通过采用离散最大模原理和先验截断误差估计,证明了离散最大模下数值解是关于摄动参数ε一阶一致收敛的.这比已有文献中的误差收敛阶有明显的改进.数值实验验证了理论分析的正确性.     

修正的Bakhvalov-Shishkin网格上奇异摄动问题的一致收敛性

研究具有两个边界层的奇异摄动两点边界值问题，为了提高其数值解的精度，构造了修正的Bakhvalov—Shishkin网格及相应的离散差分格式，并且利用Green函数证明了该差分格式具有O(N^-2)，一致于撮动参数ε的收敛阶，从而本质上改进了在Shishkin网格上得到的结果，即相应的差分格式具有关于ε一致的收敛阶O(N^-2 ln^2 N)，其中N为网格结点数．最后用数值例子说明该方法的可行性．     

关于X一致的奇异摄动问题的差分格式及其收敛速度

本文对奇异摄动两点边界值问题,在特殊的加密网格上构造了差分格式 ,使其收敛阶从Shishkin网格的 O (N- 2ln2N ) 提高到 O(N- 2) ,其中 N 为网格节点数.     

一种求解Robin反问题的边界型无网格方法

给出一种求解非齐次稳态热传导方程Robin反问题的边界型无网格方法. 该方法首先利用Newton法则将Robin反问题转化为Cauchy问题,然后用边界粒子法处理非齐次项以避免区域内部的离散节点,并结合基本解方法分别求得近似特解以及相应齐次问题的近似解. 鉴于所考虑问题的不适定性,引入截断奇异值分解和L-曲线准则来求解离散后得到的高度病态的线性方程组. 最后给出数值例子说明该方法的稳定性和有效性.     

高阶对流Cahn-Hilliard型方程的二阶线性化差分方法

高阶对流Cahn-Hilliard型方程是一类空间六阶且具有四阶非线性项的发展方程。首先,给出了线性化差分格式,其第一时间层为2层隐式差分格式,其余时间层为3层隐式差分格式。其次,在差分格式建立过程中,利用中心差商对四阶非线性项进行离散,证明了差分格式解的唯一性和收敛性,并得到其在时间和空间上的收敛阶均为二阶。最后,通过数值算例,验证了差分格式的有效性。     

多尺度有限元法结合分层网格模拟二维奇异摄动的两端边界层问题

通过摄动系数建立分层网格,用多尺度有限元法捕捉对流扩散方程的两端边界层,研究二维奇异摄动模型。基于分层网格并利用多尺度基函数刻画了边界层的微观信息,用有限的计算资源、较短的计算时间,得到了不依赖于摄动系数、一致稳定的模拟结果。