半线性椭圆方程最小二乘混合元的超收敛性

来源 :湘潭大学 | 被引量 : 2次 | 上传用户:chenmojay
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
近年来,最小二乘混合有限元引起了国内外学者的广泛兴趣。最小二乘混合有限元因其能得出方程对应的一个对称代数系统,且不必满足(LBB)条件的优势成为研究的热点。本文的主要工作是在二维有限元空间中研究半线性椭圆方程的最小二乘混合有限元,通过引入插值算子和辅助投影对其解进行超收敛性分析,并得到了相应的超收敛结果。  关于最小二乘混合有限元超收敛的研究,科学研究者已做了大量的工作.本文通过选取适当的最小二乘泛函,得到关于场量和通量的相互独立的弱变分方程,并利用最小二乘混合有限元方法证明了半线性椭圆问题解的存在唯一性.解u和通量σ分别用k阶和r阶分片多项式逼近,基于插值算子和辅助投影,在标准拟一致假定条件下,由有限元剖分得到解uh和通量σh的超收敛H1误差估计。若阶数为r的Raviart-Thomas元或Brezzi-Douglas-Fortin-Marini元具有最优误差估计O(hr+l),则能得到最小二乘混合有限元估计精确度为O(hr+2)的超收敛性.
其他文献
最大流问题是一个经典的网络优化问题,除了解决实际网络中的问题以外,在许多科学技术领域也有广泛的应用。目前的大多数最大流算法都是针对有向网络的,并且是在容量限制条件和流
近年来,在无尺度网络拓扑结构下研究传染病动力学被广泛进行,而且取得了很多阶段性成果。由于无尺度网络能更好的描述现实世界的真实系统,本文主要对基于无尺度网络的传染病模型
复杂网络的同步与反同步问题已经受到数学、复杂性科学、物理、生物、计算机等领域学者广泛关注.咎其因为,这主要是因为复杂网络有着复杂的动力学行为,如周期性、混沌等.对一
学位
在当前国家大力发展“普惠金融”,推动建设社会信用体系的背景下,大数据征信越来越成为学术界和金融界关注的热点问题。相比于数据的体量而言,大数据征信中更为关键的问题在于处
本学位论文主要利用复合矩阵和对称群研究了动力系统的稳定性,尤其是Hopf分支问题.复合矩阵和对称群是代数中两个重要概念,这两个概念在动力系统的稳定性研究中起重要作用.复