求解自由边界问题的投影收缩算法

利用线性互补方法,得到了求解自由边界问题的投影收缩算法。采用差商对问题的近似导出系数矩阵正定的线性互补问题,得到了基于不动点理论的投影收缩算法。用投影和正定性质分析了算法收敛性。并给出了的算法实现过程,数值算例验证了该方法的可行性和有效性。     

求解单侧障碍问题的自适应投影方法

【目的】单侧障碍问题在变分不等式中具有重要的应用,但不存在或很难求其精确解,所以很有必要进行数值解法的研究。【方法】利用有限差分格式将障碍问题离散为一个线性互补问题,得到该问题的一个投影不动点算法。然后用投影方法得到了变参数的算法,并在迭代过程中自动调整参数,每一步迭代只需求解一个线性方程组。【结果】将障碍问题离散为一个有限维的线性互补问题,而该问题等价于投影问题,于是得到了求解障碍问题的自适应投影算法。【结论】最后用数值算例验证了算法的有效性,与固定参数的投影算法相比较。数值结果表明参数对自适应投影算法影响较小,而且该方法收敛速度更快。     

带超强奇异积分的Galerkin边界元法

当采用Calderon投影的第二个表达式的直接边界公式解Laplace方程的Neumann问题时,需求解含超强奇异性的第一类Fredholm积分方程.为了克服积分方程的奇异性,采用Galerkin边界元方法,利用广义函数的分部积分公式,把对积分核的两阶导数转移为未知边界量的旋度.对二维问题,采用线性单元时,边界旋度可离散为常向量,从而得到简单的计算公式,避免了超强奇异积分数值计算的困难.数值算例验证了这种方法的有效性和实用性.     

一类二阶常系数微分方程的特解

利用待定系数法讨论了求解一类二阶常系数微分方程的特解,得到了求解该类问题的一般公式,并给出了证明和算例.     

自由边界问题的线性互补投影迭代算法

对一类自由边界问题,提出了基于线性互补问题的投影迭代算法.用有限差分对微分模型离散化后得到一个正定线性互补问题,然后导出与之等价的不动点问题,从而提出求解线性互补问题的投影迭代算法.利用投影原理,证明了该算法的收敛性.数值结果表明了算法的可行性和有效性.     

求解Laplace方程的Signorini问题的边界元投影迭代法

对一类边界条件是非线性的Laplace方程的Signorini问题,提出了基于投影不动点方程的边界元迭代算法。由于Signorini边界条件 * 等价于的不动点问题 *,因此可以通过投影迭代格式 * 来满足Signorini边界条件,从而每一次迭代只需要求解一个标准的椭圆型混合边值问题。由于该算法是在Signorini边界上进行迭代,因此边界元方法很适合用于数值求解。然后利用投影性质和Green公式证明了算法的收敛性。最后,算例的数值结果表明了该算法的可行性和有效性。(注:*表示公式,见正文) ）
     

用边界元法求解Signorini问题的线性互补法

对Poisson方程的Signorini问题,提出了利用边界积分方程的线性互补解法。用Green公式和Laplace方程的基本解推导得该问题的边界积分方程,利用边界位势及其法向导数的Signorini约束,由该离散化积分方程导出一个形如U1≥0,AIIU1+N≥0且U1T(AU1+N)=0的标准线性互补问题,且Signorini边界约束仅作用于边界位势。再用投影超松弛迭代法求解线性互补问题,数值结果表明该方法是有效的。     

求解单侧障碍问题的自适应投影方法

【目的】单侧障碍问题在变分不等式中具有重要的应用,但不存在或很难求其精确解,所以很有必要进行数值解法的研究。【方法】利用有限差分格式将障碍问题离散为一个线性互补问题,得到该问题的一个投影不动点算法。然后用投影方法得到了变参数的算法,并在迭代过程中自动调整参数,每一步迭代只需求解一个线性方程组。【结果】将障碍问题离散为一个有限维的线性互补问题,而该问题等价于投影问题,于是得到了求解障碍问题的自适应投影算法。【结论】最后用数值算例验证了算法的有效性,与固定参数的投影算法相比较。数值结果表明参数对自适应投影算法影响较小,而且该方法收敛速度更快。
     

求解Laplace方程的Signorini问题的边界元投影迭代法

对一类边界条件是非线性的Laplace方程的Signorini问题,提出了基于投影不动点方程的边界元迭代算法。由于Signorini边界条件u≥h、u/n≥0且(u-h)u/n=0等价于的不动点问题u/n-[u/n-c(u-h)]+=0,因此可以通过投影迭代格式u(k+1)/n=[u(k)/n-c(u(k+1)-h)]+(k=0,1,2,…)来满足Signorini边界条件,从而每一次迭代只需要求解一个标准的椭圆型混合边值问题。由于该算法是在Signorini边界上进行迭代,因此边界元方法很适合用于数值求解。然后利用投影性质和Green公式证明了算法的收敛性。最后,算例的数值结果表明了该算法的可行性和有效性。     

自由边界问题的自适应预测-校正算法

对一类自由边界问题,提出了基于线性互补问题的自适应预测-校正算法.用有限差分对微分模型离散化后得到一个正定线性互补问题,该问题等价于一个不动点问题,从而得到求解线性互补问题的自适应预测-校正算法.用正定性及投影基本性质可证明算法收敛性.给出了具体的算法过程,数值结果表明了算法的可行性和有效性.