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二维非线性Volterra积分方程迭代配置解的多重较正 总被引:1,自引:0,他引:1
骆先南 《湘潭大学自然科学学报》2000,22(3):20-24
讨论了二维非线性Volterra积分方程迭代配置方法,并研究了一种校正格式,对拟一致网格和任意的配置参数,证明了相应的整体多重校正估计。 相似文献
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骆先南 《湘潭大学自然科学学报》1999,21(4):3-6
讨论了二维Volterra 积分方程迭代配置方法,并研究了一种校正格式.对拟一致网格和任意的配置参数,证明了相应的整体多重校正估计. 相似文献
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本文为结构化自适应网格加密(SAMR)网格下二维三温辐射扩散问题的混合保对称有限体元格式设计了一种新的自适应PCTL预条件子, 采用新的两层网格法求解子系统. 与基于Ruge Stüben型代数多重网格法的PGMRES法相比, 基于新预条件子的PGMRES法更易于在JASMIN并行框架中实现, 且对耦合关系强的情形, 其稳健性更好且计算效率更高. 相似文献
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考虑反应扩散方程的混合有限元求解方法.对方程通过先在粗网格上求解非线性问题,再在细网格上求解相应的线性问题,获得了两个两层网格算法. 相似文献
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针对一类带间断系数的椭圆边值问题,在非结构四边形部分下,讨论了两种二次拉格朗日有限元方程的代数多重网格法,通过利用双线性元和二次元基函数之间的表示关系,给出了一种新的网格粗化算法和构造提升算子的代数途径.数值实验表明:新的AMC法具有更好的“鲁棒”性和效率. 相似文献
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考虑非线性扩散方程渗透率估计问题,它在多孔多相介质流渗透率估计中起重要的推动作用。为减少计算量,提出多重网格-正则化方法。在反演过程中,动态调整不同网格上的目标泛函使彼此相容,以满足"最优解是多重网格反演方法固定点"的必要条件。在固定网格反演中,使用快速稳定的正则化-高斯-牛顿法作为基本反演方法。数值模拟验证了多重网格-正则化方法不仅可以提高计算效率、改进反演结果,而且具有较强的抗噪能力。 相似文献
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对于外延膜多尺度应变模型的求解,设计了一类代数多重网格方法,进而以该代数多重网格为预条件子,结合其轭梯度法,得到一种预处理技术。数值实验结果表明,我们构造的代数多重网格算法是健壮的,具有很好的计算效率。 相似文献
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李耀星 《湘潭大学自然科学学报》1992,14(2):35-39
Dictrich Braess针对网络比为2~(1/2)的棋盘形网格提出了种一多网格算法.这种算法较传统的多网格方法不同的是在校正前后分别加了一个半步G-S迭代作为转换步.本文对原算法稍作了修改,减少了工作量,并对修改后的算法给出了收敛性的理论证明.数值例子还表明比原算法有更好的收敛性效果。 相似文献
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针对一类各向同性椭圆型边值问题,讨论了各向异性四边形网格对线性有限元方程的代数多重网格(AMG)法的影响.进一步通过利用问题和网格的部分几何和分析信息,设计了一种新的AMG法,数值实验表明:新的AMG法,较通常的AMG法具有更好的“鲁棒”性和高效性 相似文献
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王德华 《湖南师范大学自然科学学报》2006,29(4):13-17
研究广义离散傅立叶变换(GFT)对角化线性系统的多重网格算法.证明了二重网格(TGM)算法的收敛速度为与矩阵的阶无关的常数.数值实验验证了二重网格与多重网格(MGM)方法具有收敛速度快等特点. 相似文献
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介绍了用多重网格技术求解周期载荷线接触弹流问题的方法.在算法上采用Gauss-Seidel低松弛格式迭代.作为算例,研究了工程上常见的正弦载荷对弹流润滑特性的影响,并进一步探讨了频率变化在其中的作用. 相似文献
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各向异性板应力集中问题有限元方程的预处理方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对各向异性板应力集中问题有限元方程的数值求解,建立了一类简单且实用的代数多重网格预处理共轭梯度法(AMG -CG法) .由于该预处理方法能有效地降低刚度矩阵的条件数,使刚度矩阵的谱分布更集中,从而大大地提高了计算效率.数值结果表明,AMG -CG法对求解应力集中问题有限元方程是十分有效和健壮的,具有较高的计算精度 相似文献
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在几何上,定积分可简单地描述为曲边梯形的面积.在积分区间内,被积函数对应的曲线所围成的几何区域如为圆和矩形等一些容易计算面积的规则图形时,就可以通过计算图形面积来计算相应的定积分.这样可以免去一些复杂的计算过程.把定积分的面积计算法应用于上限积分的函数,利用上限积分的函数与原函数间的关系,得到所需求的原函数.在应用过程中发现,参数方程形式的选取对计算有着一定的影响. 相似文献
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二维导电腔在复频域的积分方程用矩量法求解,空间离散在各取样频率上保持不变,用CGM(共轭梯度法)解矩阵方程。在复频域,系统矩阵的性态得到改善,用基于误差最小化的外推法能产生较精确的初始解,使CGM很快收敛。矩形柱腔的计算结果证实了新方法的有效性。 相似文献
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Runge-Kutta方法对微分代数方程是正则的,是指数值解的有限渐进值与方程本身的渐进值是相等的.给出了保证Runge-Kutta方法对微分代数方程是正则的条件,证明了Runge-Kutta方法是正则的充要条件是折叠方法是正则的. 相似文献