稳定性可保证二阶格式在多重网格中的有效性和经济性

基于一种稳定性可保证的二阶差分格式（SGSD），对SIMPLE算法实施了完全多重网格循环以加速外迭代的收敛．采用规正变量的方法实施了SGSD．通过对二维顶盖驱动流动的计算，分析了多重网格在SIMPLE算法中的收敛特性．计算结果表明：SGSD格式具有与其他高阶格式及高阶组合格式相同的计算精度，且收敛速度优于其他高阶格式，在雷诺数较高时（Re=3000），其收敛速度是二阶迎风格式的1．77倍，是QUICK格式的1．37陪，同时在疏密网格层次上均可以保证计算的稳定性；采用多重网格加速SIMPLE算法的迭代时，不仅要考虑多重网格的循环方式，还要考虑对流项的离散格式，在计算中SGSD格式具有明显的优势。     

一种求解二维热传导方程的高效算法──ETF-FDS-MG方法

针对二维热传导问题,提出了时间为三阶、空间为二阶的无条件稳定的ＥＴＦ－ＦＤＳ－ＭＧ算法（Extended Trapezoidal Formula Finite Difference Scheme Multigrid）,分析了其精度和稳定性,证明了其收敛性．数值分析实例说明ＥＴＦ－ＦＤＳ－ＭＧ算法的计算效率优于前人的ＦＥ－ＭＧ（有限元－多重网格）算法．     

基于多重网格的模拟退火算法

为了提高模拟退火算法的收敛速度,提出了一种基于多重网格的模拟退火算法（SAM）,用于求解高维函数优化问题,并分析了其收敛性．13个著名的测试函数对SAM算法进行数值实验,结果表明SAM算法具有良好的搜索能力和收敛速度．     

单点迭代和MG倒排文件

构造的单点迭代和ＭＧ倒排文件，是实现自适应性完全多重网格有限元方法 （ＡＦＧＦ ＥＭ）的基础。单点迭代是一种适用于局部校正的平滑过程，具有局部校正功能 和整体收敛性。ＭＧ倒排文件是一种适用于管理多层次剖分信息和迭代信息的数据结构， 具有适用于自适应加细和多重网格迭代的优点。     

自适应遗传算法优化模糊小脑模型

首次采用遗传算法（ＧＡ）设计模糊小脑模型神经网络（ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ）的隶属函数．提出一个自适应ＧＡ优化算法，并且以优化模糊小脑模型ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习正弦曲线．仿真实例表明，采用自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习精度比标准小脑模型ＣＭＡＣ提高大约三个数量级、比标准ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ（三角形隶属函数）提高一个数量级．自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习速度比普通ＧＡ优化的速度快且进化过程的振荡明显减小，仿真证明该方法比普通ＧＡ优化方法稳定，收敛效果好．     

二维非定常对流扩散方程的隐式多重网格方法

提出了数值求解二维非定常对流扩散方程的一种新的加权平均隐格式，利用Fourier分析方法证明了该格式是无条件稳定的．利用多重网格加速技术。提出了基于时间修正的多重网格的全近似格式(FAS)，从而克服了传统迭代法在求解隐格式时收敛速度慢的缺陷，大大加快了迭代收敛速度。提商了问题的求解效率．数值计算结果表明，修正的多重网格FAS格式较传统的多重网格粗网格校正格式(CS)具有更好的收敛效率．并且随着σ和s的增大，它可以将传统迭代法的收敛速度提商几十倍，甚至几百倍．     

最小二乘等几何分析的多重网格方法

针对最小二乘等几何分析得到的代数方程系数矩阵的条件数大、迭代求解成本高的问题,提出了求解该方程的多重网格法。该方法在密网格上进行误差光顺,使高频误差快速衰减,在疏网格上进行误差修正,使低频误差快速衰减。通过节点插入算法自动生成不同尺寸的网格,根据离散B样条建立网格转换矩阵。采用该方法求解了泊松方程,对比了多重网格迭代与Gauss-Seidel迭代、PCG迭代的收敛性,结果表明Gauss-Seidel迭代收敛速度最慢,PCG迭代收敛速度随着代数方程自由度的增加而变慢,多重网格的收敛速度最快,能够有效求解最小二乘等几何分析得到的代数方程,解决了矩阵条件数过大的问题,并且收敛速度与网格尺寸无关。     

Mortar型旋转Q1元的V循环多重网格

展现了一种Mortar类型的旋转Q1有限元的多重网格方法．通过定义一些算子证明了这种V循环的多重网格是一致收敛的,它的收敛率不依赖于网格的尺寸和层数,并通过数值实验验证了理论分析的正确性．     

二维非定常对流扩散方程的对角占优隐格式及多重网格算法

提出了一种数值求解二维非定常变系数对流扩散方程的对角占优、空间为二阶精度的隐格式。利用Fourier分析方法证明了该格式是无条件稳定的．由于格式具有对角占优性,因此适用于大梯度（高雷诺数）问题的数值求解．另一方面,为了克服传统迭代法在求解隐格式时收敛速度慢的缺陷,采用了多重网格加速技术,大大加快了迭代收敛速度,提高了求解效率．数值实验结果证明了该格式的精确性、稳定性和对高网格雷诺数问题的强适应性．     

多重网格技术在SIMPLE内外迭代中的应用

将多重网格技术和求解压力耦合方程的半隐算法（SIMPLE）相结合,通过计算二维方腔驱动层流流动问题,考察了其分别应用在计算过程的内迭代和外迭代时的收敛特性,计算结果表明,多重网格技术的加速收敛效果与其使用方法有关,当多重网格技术用于外迭代时,迭代次数并不随网格的加密而增加,同时CPU时间显著减少,与多重风格用于内迭代及用单层网格的计算截然不同。     

非对称不定问题Mortar型旋转Q_1元的多重网格方法

讨论了mortar型旋转Q_1元求解非对称不定问题,给出了求解离散问题的多重网格算法,证明了多重网格方法的最优收敛性,即收敛速度与网格大小和层数无关.最后,数值结果验证了本文的理论分析.     

交错网格下的有限控制容积多重网格计算

在有限控制容积法和速度 -压力修正的基础上 ,引入多重交错网格算法及非线性方程的全近似格式 ( FAS) .相邻各重网格之间的主变量及其相应控制容积上的残值分别通过双线性插值和求和的方法传输信息 .所有方程 ,包括压力修正方程 ,都以同等方式参与多重网格循环计算 .该方法使应用广泛的交错网格算法很容易扩展成多重网格算法 ,有效地提高了收敛速度 .以二维空穴驱动层流为例 ,测试表明收敛速度可以提高 4～ 2 5倍 .给出了空穴、旋转流动交错多重网格的数值计算结果及其 Particle Image Velocimetry( PIV)全场实验测量结果的对比 .数值计算很好地再现了旋转流动的旋涡特性     

B值一致渐近鞅的局部收敛性及大数定律

设（Ω，Ｆ，Ｐ）是概率空间，Ｂ是ｐ阶一致光滑空间，Ｘ＝（Ｘｎ，Ｆｎ，ｎ≥１）是Ｂ值一致渐近鞅，则有：（１）｛∑∞ｎ＝１Ｅ（‖ｄＸｎ‖βＭ‖ｄＸｎ‖β－１＋Ｍβ／Ｆｎ－１）＜∞，１≤β≤ｐ，Ｍ＞０，ｓｕｐｎ≥１‖Ｘｎ‖＜∞｝｛Ｘｎ收敛｝（２）｛∑∞ｎ＝１Ｅ（‖ｄＸｎ‖β（Ｍｎ）‖ｄＸｎ‖β－１＋（Ｍｎ）β／Ｆｎ－１）＜∞，Ｍ＞０，１≤β≤ｐ｝｛Ｘｎｎ收敛于０｝（３）若对任意的ｘ≥０及ｎ≥１，均有Ｐ（‖ｄＸｎ‖≥ｘ）≤ａＰ（Ｙ≥ｘ），其中Ｙ是一正实值随机变量，ＥＹ＜∞，Ｅ（Ｙｌｎ＋Ｙ）＜∞，ａ是一正实数，那么Ｘｎｎａ．ｓ．收敛于０．上述结论推广与改进了若干熟知的重要结果     

基于多分辨率的时域方法在微波集成电路中的应用

将基于多分辨率分析的时域方法（ＭＲＴＤ）用于微波集成电路中多层介质导体互连线的时域电磁场分析,推导了基于ＭＲＴＤ的一阶Ｍｕｒ＇ｓ吸收边界条件的差分格式,进而采用理想匹配层（ＰＭＬ）技术形成吸收边界,使适用范围从原来的封闭系统推广到开放系统．用此方法对微波集成电路互连线进行了分析,结果与传统ＦＤＴＤ比较一致．由于ＭＲＴＤ方法的色散特性较好,则可用比ＦＤＴＤ少得多的网格数来模拟电磁结构,从而达到与ＦＤＴＤ相同的计算精度     

周期性三对角阵方法与反复迭代法的比较

用三维圆柱坐标同位网格方法求解环形空间中的自然对流,用周期性三对角阵（ＣＴＤＭＡ）方法求解所形成的代数方程。同时,对圆周角方向的周期性用反复迭代方式来实现的方法提出限一种实施边界条件处理的方法,并比较了采用ＣＴＤＭＡ方法与采用反复迭代法的收敛速度。对环形空间内对流换热的计算表明,采用ＣＴＤＭＡ方法比采用反复迭代法收敛要快得多。     

计算流体力学与传热中的多重网格块修正算法

在流体力学的数值模拟计算中经常会遇到大型代数方程组的求解,而求解代数方程组的代价随着方程个数的增加而迅速增大。 主要将块修正多重网格算法引入ＳＩＭＰＬＥ通用程序中,并以流体力学中五个典型的实际问题为例,分别采用四种不同的迭代方法进行计算比较,展示了块修正多重网格法加速收敛速度的特性。     

基于非线性多重网格的TVp配准

设计了一种简化的p函数以简化TVp配准模型,以滞后不动点迭代和Gauss-Seidel松弛迭代相结合构造光滑化方法,给出了一种有效的非线性多重网格（NMG）算法．数值实验表明该算法与不动点迭代方法（FP）相比具有更好的配准速度和配准精度．     

B值反向GFT(1)和GFT(2)的收敛性

本文讨论了Ｂ值反向ＧＦＴ（１）和ＧＦＴ（２）的收敛性，得出了Ｂ值反向ＧＦＴ（１）．ａ．ｓ．强收敛，Ｂ值反向ＧＦＴ（２）依概率强收敛     

二维抛物型方程初边值问题拟多重网格预处理迭代法

将求解二维椭圆方程边值问题的拟多重网格预处理迭代法推广到二维抛物型方程中去,采用Crank—Nicolson格式来离散二维抛物型方程．由于网格节点顺序对迭代格式的构造至关重要,因此对每一时间层上的Z层网格节点按照旋转红一黑序进行排序．数值试验表明,此方法迭代次数较SOR法有明显减少,迭代解与精确解的误差值相对较低,收敛速度较快．因此,在求解二维抛物型方程初边值问题中拟多重网格预处理迭代法是一种很有效的方法．     

二维波动方程的高精度隐格式及其多重网格算法

提出了数值求解二维波动方程的两种高精度三层紧致隐格式．利用Fourier分析方法证明了格式均是无条件稳定的．并在此基础上提出了求解该问题的多重网格算法．从而克服了传统迭代法在求解隐格式时收敛速度慢的缺陷，大大加快了迭代收敛速度．提高了求解效率．数值实验结果验证了方法的精确性和可靠性．