多孔介质中不可压缩混溶驱动问题的一类特征积分平均非重叠型区域分解方法

给出了多孔介质中不可压缩流体混溶驱动问题的一种数值逼近格式。该格式包含两种方法:对压力方程采用标准混合元方法,对浓度方程采用非重叠区域分解和特征线法。该算法用Galerkin隐格式求解子区域内部的值而用积分平均方法显式逼近内边界上的值,从而实现了并行计算,并求得该算法的最优L2-模误差估计。     

抛物型问题的边界元重叠型区域分解法

边界元法是一种求解偏微分方程数值的计算方法，用边界元法来求解抛物型方程，如采用与时间有关的基本解，较其它方法可以采用较长的时间步长，从而节省计算时间，且计算结果精度高。区域分解法是把计算区域分解成若干子区域来分别求解，由于它将原问题分解，由大化小，由复杂化简单，并且可以并行计算，优越性是显而易见的。将这两种方法结合起来（边界元重叠型区域分解法）求解抛物型方程，利用区域分解法将求解区域划分为两个小的子区域，然后在子区域上用边界元法并行求解方程。数值算例表明边界元重叠型区域分解法行之有效的，数值试验显示这种方法的收敛速度依赖于子区域重叠面积。     

使用动态松弛因子的并行区域分解法

结合边界元法和无网格局部Petrov-Galerkin法提出了一种非重叠的并行区域分解法,并用来求解了不连续介质问题.静态的松弛因子被使用来加速收敛,其收敛范围和最优值被给出,然而数值结果显示对不同问题最优的静态因子是不同的.因此,一个动态因子被提出,所有算例的数值结果均显示,使用动态因子时的迭代次数小于使用静态因子时的迭代次数.     

Navier-Stokes/Navier-Stokes耦合方程的时间解耦局部并行方法

针对Navier-Stokes/Navier-Stokes耦合方程,本文提出了基于空间非迭代Newton格式的时间解耦局部并行方法。首先,解耦耦合区域,将耦合区域内Navier-Stokes/Navier-Stokes耦合方程的求解转换为子区域内非定常Navier-Stokes方程的求解。其次,在空间上运用非迭代Newton格式线性校正,时间上直接求解广义线性Stokes问题,从而使得非线性方程转换为线性方程。最后,剖分解耦后的两个子区域,将子区域内单一非定常Navier-Stokes方程的求解转换为并行区域内的各自求解。数值实验表明:与空间非迭代Newton格式的欧拉时间推进方法相比,时间解耦的局部并行方法在保证精度的情况下,运行时间较短,在一定程度上提高了耦合问题的求解效率,保证了其高效性。     

基于牛顿法的美式期权最优实施边界的数值模拟

美式看跌期权最优实施边界具有单调非减和凸性质,为寻找符合性质的数值解法,本文对非线性最优实施边界问题提出了牛顿迭代格式。通过数值试验分析得出牛顿迭代法下复合梯形格式的图形符合最优实施边界性质,并与不动点迭代法下的复合梯形格式求解的最优实施边界进行了比较,得到两种方法求解的最优实施边界数值解误差非常小。     

基于风力机流场数值模拟的局部收敛分析研究

风力机流场是一个非定常流场,其数学模型为非线性、非定常的偏微分方程组的定解问题。为了数值求解该定解问题,本文从建立数学模型、给出有限差分法离散化格式、分析迭代格式局部收敛性等几个方面进行深入研究,针对风力机流场求解区域为圆柱体型区域,建出了圆柱体坐标系下的数学模型。利用有限差分法和牛顿迭代法相结合进行数值求解,对牛顿迭代格式进行局部收敛性分析,给出局部收敛条件。     

抛物型方程的区域分解直接方法及其应用

采用差分法近似求解偏微分方程。研究抛物型偏微分方程的直接区域分解算法。给出了非重叠区域上的抛物方程的区域分解直接方法,在非重叠的子区域内部采用隐式差分格式近似微分方程,在子区域的交界面上,使用显式差分格式,利用上一时间层的信息求当前时间层上各节点的价值。给出的区域分解直接方法对抛物问题的计算结果良好。     

泊松方程非等间距有限差分的数值求解方法

采用3阶精度中心差分格式对Dirichlet边界条件下的二维泊松方程进行离散,近边界网格点处采用2阶精度差分格式进行离散,利用超松弛迭代进行矩阵求解.数值计算结果表明,该有限差分方法具有收敛速度快、精度高的特点,可推广应用于非等间距网格下其他类型偏微分方程的数值求解.     

基于最优实施边界的美式期权定价的数值方法

对美式期权的最优实施边界提出了复合梯形格式、复合左矩形格式和复合右矩形格式3种数值格式,通过数值试验对所提格式进行了数值分析和比较,选出了求解美式期权最优实施边界的精度高效果好的复合梯形格式,利用此格式提出了求解美式期权定价的数值求解格式,且对美式期权定价进行了数值模拟。     

跨越函数法:一类全局优化的新策略

提出了一类求解全局优化问题的新策略:跨越函数法.与以填充函数法为代表的一类全局优化方法相比,跨越函数法直接凸显了在求解全局优化问题时构造辅助函数的目的,并能仅通过一次迭代跨越函数值比当前局部极小值高的区域,而直接找到原函数f(x)的位于函数值比当前局部极小值低的区域中的局部极小点,通过有限次迭代,找到全局最优解.