PNP方程的基于高斯过程回归的新Gummel迭代算法

Poisson-Nernst-Planck(PNP)方程是由Poisson方程和Nernst-Planck方程耦合而成的一类非线性偏微分方程组,其常用的线性化迭代方法-Gummel迭代的效率很大程度上受松弛参数的影响.机器学习中的高斯过程回归(GPR)方法因其训练规模较小,且不需要提供函数关系,在该文中被应用于预测Gummel迭代的较优松弛参数,加速迭代的收敛速度.首先针对PNP方程的Gummel迭代,设计了一种可预测松弛参数的GPR方法.其次利用Box-Cox转换方法,对Gummel迭代的数据进行预处理,提高GPR方法的准确性.最后基于GPR方法及Box-Cox转换算法,提出了PNP方程的一种新的Gummel迭代算法.数值实验表明,新Gummel迭代算法与经典的Gummel迭代算法相比,求解效率更高,且收敛阶相同.

一种三维Poisson-Nernst-Planck方程的虚单元计算

利用虚单元方法在多面体网格上求解一种三维稳态Poisson-Nernst-Planck(PNP)方程,并给出PNP方程的虚单元离散形式,推导电势方程及离子浓度方程的刚度矩阵与荷载向量的矩阵表达式.数值实验结果表明,在3种不同的多面体网格下实现了PNP方程的虚单元计算,数值解在L^(2)和H^(1)范数下均达到最优阶.

线性Poisson-Boltzmann方程的虚单元L^(2)误差估计

针对一类线性Poisson-Boltzmann方程的虚单元L^(2)误差估计进行分析.首先引入正则化的线性Poisson-Boltzmann方程,将原问题转化为非奇性Poisson-Boltzmann方程.然后给出L^(2)范数的误差估计.最后在四边形和五边形混合多边形网格上进行数值实验,数值结果验证了理论分析的正确性.

一类含时Poisson-Nernst-Planck方程的虚单元计算

针对一类含时Poisson-Nernst-Planck(PNP)方程,为避免在解决实际问题时有限元法中的网格适应性问题,构造了L^(2)投影算子与Gummel迭代相结合的虚单元算法。该算法允许以更简单的方式设计和分析新的格式,可以灵活处理各种网格,对于多边形或多面体单元甚至非凸单元组成的网格剖分都可以很好地处理,使得虚单元法可以适应于任意多边形网格,大大降低了网格的生成难度。给出了虚单元算法在三角形网格、四边形网格、非凸网格下的数值算例。数值实验结果表明,在这3种多边形网格上,L^(2)和H^(1)模的收敛阶分别为二阶和一阶,均达到了最优阶。

一类三维椭圆界面问题的虚单元计算

椭圆界面问题是一种常出现在力学、材料科学、生物化学等领域的数值模拟中的经典模型问题。该模型问题具有间断系数和不规则界面两大特点。采用虚单元方法求解三维椭圆界面问题,与传统有限元法相比,该方法更适用于一般的多面体网格,这使得网格的选取变得自由与多样。基于这种特点,给出虚单元法求解一类三维椭圆界面问题的计算公式,并使用3种不同的多面体网格完成数值实验。数值结果表明,虚单元方法应用于该问题是有效的。

一类二维椭圆界面问题的虚单元方法计算

针对一类椭圆界面问题,采用一种近年来新提出的虚单元方法进行求解。基于虚单元法适用于任意多边形网格的特点,将该方法应用于六种不同的多边形网格下,求解一类椭圆界面问题,并给出虚单元法的计算公式。数值结果表明,虚单元方法应用于椭圆界面问题是有效的。

一类非线性Poisson-Nernst-Planck方程的边平均有限元计算

针对一类非线性Poisson-Nernst-Planck数学模型,为提高数值求解效率并保证数值求解稳定性,推导了边平均有限元离散格式,并给出了数值求解的耦合迭代算法。在对网格进行一些适当假设的情况下,边平均有限元离散格式的刚度矩阵是一个M-阵,数值求解比标准有限元方法更稳定。数值结果表明,边平均有限元方法的L^(2)模误差收敛阶达到最优阶,且在自由度相同情况下,边平均有限元方法所用CPU时间大约是标准有限元方法的1/3。

应用Matlab辅助微分方程数值解法教学

灵活运用Matlab软件中的一些科学计算的工具箱能对微分方程数值解法这门课程的教学起到很好的辅助作用。通过带有点源奇性的泊松方程为例,阐述了利用Matlab中的"pdetool"工具箱来实现有限元方法求解这一偏微分方程的具体步骤。实例表明,利用Matlab软件中的工具箱来辅助微分方程数值解法教学,有助于学生进一步深入学习算法,也有益于教师在课堂有限的时间内,传授更为丰富的知识和提供更多的信息。

标准Criss-Cross剖分下线性有限元方程的快速AMG算法

首先对标准Criss -Cross剖分下的线性有限元空间进行能量正交分解 ,通过对正交子空间的双尺度分析 ,获得了一种合适的限制算子 ,进而构造相应的AMG算法 .数值实验结果表明 ,该方法对求解椭圆方程是非常有效和健壮的 ,且与通常的代数多重网格法相比较 。

自适应有限元网格上的平均型高精度逼近

平均技巧对于数值处理偏微分方程的自适应有限元方法是一个普遍的方法,能通过一个简单的后处理提供有效的后验误差估计。在自适应网格上,平均技巧可产生一个梯度的逼近,这一逼近比有限元解的梯度逼近精度更高。考虑光滑系数问题及间断系数的问题,给出了包括线性问题和非线性问题的大量数值实验。

二阶非线性椭圆问题的自适应有限元方法

有限元方法的计算效率在很大程度上取决于离散网格的好坏,自适应有限元方法能够根据单元上解的误差而自动生成合适网格。对于一类非线性椭圆问题,研究了一种基于重构型后验误差估计子的自适应有限元算法。数值实验表明,这一算法对于求解这类非线性椭圆问题是十分有效的。

一类三维等代数结构面剖分下的代数多重网格算法

对一类等代数结构面的三维非结构网格剖分,针对光滑变系数和各向异性系数的偏微分方程,给出两种非结构代数多重网格算法,数值试验表明算法的有效性和健壮性.

等代数结构面网格剖分下三维弹性问题的代数多重网格法

在一种等代数结构面网格剖分下,建立了求解三维弹性问题有限元方程的代数多重网格法及相应的预处理共轭梯度法,详细描述了代数多重网格方法中网格粗化技术与插值算子的构造,并将所构造的代数多重网格法应用于某些实际问题如非均匀介质、高应力梯度问题的数值求解。结果表明,建立的代数多重网格法对求解三维弹性问题是十分有效的,具有很好的鲁棒性,较直接解法和其它常用迭代方法具有明显的优越性。

四边形网上双曲型方程的有限体积元法

有限体积元法已引起国内外学者和专家的广泛关注,该方法与有限元方法有着相同的收敛阶,具有计算简单,保持物理量守恒性等优点.讨论一类双曲型方程在四边形网上的有限体积元法,在四边形网格单元满足h2拟平行四边形条件下,给出了双曲型方程半离散有限体积元格式下最优的H1模和L2模误差估计以及两个全离散有限体积元格式下的误差估计.

双曲型方程的基于外心对偶剖分的有限体积元法

讨论双曲型方程的基于外心对偶剖分的有限体积元法.设原始三角形剖分的任意三角形单元的重心Q和外心C的距离满足|QC|=O(h2),在此条件下,给出了双曲型方程半离散有限体积元格式最优的H1模和L2模误差估计以及两个全离散格式下的误差估计.

求解二维三温能量方程的基于AMG预条件子的Krylov子空间迭代法

本文对一类二维三温能量方程的实际应用问题 ,建立了一种半粗化的代数多重网格法 (SAMG) ,进而得到了以该 SAMG方法为预条件子的 Krylov子空间迭代法 .数值实验结果表明 。

基于有限元离散的模方法定价美式期权

考虑有限元方法结合模方法定价美式期权.基于线性有限元空间,构造了Black-Scholes方程的向后欧拉和Crank-Nicolson两种全离散有限元格式.采用模超松弛迭代方法求解有限元离散得到的线性互补问题,并建立H+-离散矩阵下模超松弛迭代(MSOR)方法的收敛定理.数值实验验证了本文方法的有效性,也说明MSOR方法的计算效率优于投影超松弛迭代(PSOR)方法.

双曲方程基于BB型对偶剖分的有限体积元法

基于三角形剖分和BB型对偶剖分,构造双曲方程半离散及两种全离散的有限体积元法,其中双曲方程的两种全离散格式分别用Grank-Nicolson和向后Euler格式逼近,得到并证明了双曲方程半离散有限体积元格式下最优的H1模和L2模误差估计及两种全离散格式下的误差估计.

一种求解稳态Poisson-Nernst-Planck方程的线性化的两网格方法

为了快速求解非线性稳态Poisson-Nernst-Planck方程,提出一种线性化的两网格方法。利用粗网格空间上的解,将细网格空间上的原始方程转换成线性的方程,以提高Poisson-Nernst-Planck方程的计算效率。数值实验结果表明,该方法对于三维的Poisson-Nernst-Planck是有效的。

基于紧致差分格式和龙格-库塔方法的Sine-Gordon方程求解方法

为快速求解Sine-Gordon方程,提出了一种紧致差分格式和龙格-库塔方法相结合的方法。数值实验表明,相较于Sine-Gordon方程的真解,该方法是有效的,且精度高、误差小。