两点边值问题高次有限元的整体超收敛

来源 :湘潭大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:rual7007
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
有限元在节点处的值的收敛阶远远超过其可能的整体收敛阶。我们可以运用有限元后处理技术对有限元解进行处理,获得比一般解更高的收敛阶。本文针对两点边值问题,在一些超收敛估计的基础上进行后处理,获得了整体高精度。   我们已知有限元解在整体区间上能达到m+1阶的收敛精度,节点处能达到2m阶的收敛精度。本文提出了一个新方法,即在原有超收敛结果上进行后处理,得到新的校正,使得m(m≥2)次有限元在整体区间上达到了2m阶的收敛精度。具体过程是先在整体区间上剖分,用有限元去求节点值,然后以节点值作为边界,在每个子区间上继续用有限元去解方程组,在子区间上配置最优的网格剖分次数和最优的有限元次数进行后处理,从而在整体区间上达到了2m阶的收敛精度。数值结果表明此种方法与在同一层网格上加密法相比,减少了计算工作量和运算时间,提高了整体精度。   本文分为四个部分。第一章介绍了有限元后处理技术的相关背景。第二章给出了相关预备知识。在第三章中,我们详细说明了如何进行后处理达到整体高精度。第四章,我们给出数值实验的结果。文章最后一部分我们对本文进行总结并对将来的工作提出展望。  
其他文献
1、利用积分平均技巧和Hardy,Littlewood & Polya不等式建立了一类二阶非线性微分方程[r(t)|x(t)|a-1x(t)]+q(t)(|x|a-1x+β|x|a)=0的振动性判据,其中0≤β<1为常数,所得结果将已有的
网络技术正在飞速发展,网络服务给人类生活带来了巨大的便利,与此同时,也面临着前所未有的威胁。如何使数据在网络上的传送时,保密性、完整性和可用性得到保证是一个十分紧迫
圈和路是图的两种基本结构.是分析和刻画图的有力工具.大量的实际问题都可以归结为图的圈和路问题.对图的圈路性质的研究是在图论中的著名问题-Hamilton问题的基础上发展来的.而
设H为复可分无穷维Hilbert空间,()(H)表示作用在H上的所有有界线性算子的集合,算子T∈()(H)的(()+())轨道定义为(()+())(T)={XTX-1:X∈()(H)是具有酉算子加紧算子形式的可逆算
车牌识别系统是智能交通系统的一个重要的研究分支,是智能交通控制与管理系统的重要组成部分,车牌识别系统按照识别的步骤主要分为三大模块,即车牌定位、字符分割及字符识别.车
图论的研究始于200多年前.关于图论的第一篇论文是1736年Euler发表的.他用图的方法解决了哥尼斯堡七桥问题.二十世纪三十年代以来.图论在科学界异军突起,活跃非凡.图论中有很多著名
矩阵重建问题是近几年的科研热点,其主要分为矩阵填充和矩阵恢复两个部分.对于普通矩阵的矩阵重建问题,无论是在理论研究,算法设计,还是在实际应用方面都有了丰富的科研成果.然而
Hamilton-Jacobi-Bellman方程(以下简称HJB方程)广泛应用于工程和经济中,其理论和数值解深受人们关注,本文主要讨论一类HJB方程离散问题的数值解中的区域分解法。 我们首先