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.

分数阶Nernst-Planck-Poisson-Navier-Stokes模型古典解的全局存在唯一性

研究三维情形下一个分数阶Nernst-Planck-Poisson-Navier-Stokes模型的Cauchy问题,通过能量估计和迭代方法证明小初值条件下该模型古典解的全局存在唯一性。

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。

一类含时Poisson-Nernst-Planck方程的时间自适应计算

基于相邻时间步的时间自适应有限元方法求解一类含时Poisson-Nernst-Planc k(PNP)方程,以加速求解含有多种离子的二维PNP方程的长时间数值模拟效率.数值实验结果表明,该方法在两种数值格式下都可以有效加速计算,对于长时间PNP方程的数值计算有效.

Poisson-Nernst-Planck方程组大解的整体存在性的一个新证明方法

目的研究来源于半导体理论中刻画带电粒子漂移和扩散现象的Poisson-Nernst-Planck方程组,建立该方程组大解的整体存在性。方法利用加权法、扰动法和反证法进行研究。结果通过引入新的权函数建立了扰动方程在Chemin-Lerner混合时空空间中的非线性估计,然后利用反证法建立了Poisson-Nernst-Planck方程组大解的整体存在性。结论2类带电粒子密度函数之差在适定性理论中起着更重要的作用。

Poisson-Nernst-Planck方程算子分解迭代法的后验误差估计

为了运用广义自适应算法求解Poisson-Nernst-Planck(PNP)方程及Nernst-Planck(NP)方程,分别针对PNP方程和NP方程的有限元离散形式,采用算子分解迭代法将误差分解为解析迭代误差和数值误差,并给出数值误差的一类后验误差估计。

基于Poisson-Nernst-Planck模型的微通道电渗流数值模拟

采用由电解质溶液离子输运Nernst-Planck方程、流体运动Navier-Stokes方程和电场Possion方程建立的Possion-Nernst-Planck模型,应用有限元分析方法研究二维光滑微通道电渗流输运特性和离子分布。对比分别基于Possion-Nernst-Planck模型和Poisson-Boltzmann模型数值模拟结果,结果表明:Possion-Nernst-Planck模型能更准确地模拟计算微通道中的电渗流输运特性和离子分布。

Nernst-Planck-Poisson方程的差分/谱方法求解

研究了Nernst-Planck-Poisson(NPP)方程的数值计算方法.推导了弱解的稳定性,提出了一系列时间离散格式,分析了半离散问题的若干性质,如离散浓度解的非负性(非负浓度是NPP系统的重要性质),格式的条件/无条件稳定性.结合谱方法进行空间离散,得到全离散数值格式,通过数值实验验证了算法的时间一阶、二阶收敛性,空间谱收敛性,以及离子浓度数值解的非负性.

稳态Poisson-Nernst-Planck方程的面向目标误差估计

为了运用自适应有限元方法研究Poisson-Nernst-Planck(PNP)方程中关于扩散分子的反应率,采用PNP方程对偶问题解的方法,建立面向目标的后验误差估计子并给出具体的证明。结果表明,该误差估计子是有效的。

一类Poisson-Nernst-Planck方程的两网格有限元离散方法

应用两网格有限元方法离散求解一类Poisson-Nernst-Planck(PNP)方程.通过两网格离散,将耦合PNP系统解耦成较小规模的线性对称系统,可有效降低计算复杂度.理论结果表明,线性对称化的两网格算法具有与传统有限元方法相同的误差阶;数值结果表明,相比于传统有限元方法,该方法计算效率更高.

一类Nernst-Planck方程的梯度恢复型后验误差估计

为了更高效、可靠地求解一类扩散模型Nernst-Planck方程,提出了一类梯度恢复型后验误差估计。利用梯度恢复技术,构造Nernst-Planck方程的后验误差估计子,并设计了相应的自适应有限元算法。理论上给出了梯度恢复型后验误差估计的上界估计,并进行了渐近准确性分析。数值实验表明,基于该后验误差估计子的自适应有限元算法对求解Nernst-Planck方程是有效、可靠的。

一类Poisson-Nernst-Planck方程的边平均有限元计算

针对一类三维Poisson-Nernst-Planck方程,给出一种边平均有限元离散形式.在适当的网格条件下,该离散形式得到的总刚度矩阵为M-矩阵,从而保证了数值解的非负性.数值实验结果表明,边平均有限元方法相比于标准有限元的CPU时间更短,且误差较小.

Poissonk-Nernst-Planck方程的径向基函数配置法

为求解Poisson-Nernst-Planck(PNP)方程的数值解,提出一类径向基函数配置法。该方法利用径向插值基函数离散正则化PNP方程,通过Sobolev空间Hk(k>n/2)和谱半径技术验证算法的收敛性和数值误差的稳定性。结果表明,该方法是有效的。

稳态Poisson-Nernst-Planck方程的后验误差估计

为了运用自适应有限元方法求解Poisson-Nernst-Planck(PNP)方程,采用残量型方法构造出了后验误差估计子并给出了上界证明。结果表明,该后验误差估计子是有效的。

一类非线性稳态Poisson-Nernst-Planck方程的有限元方法

针对一类非线性稳态的Poisson-Nernst-Planck方程,利用有限元方法求解方程,并给出了有限元解和精确解的H^1模误差估计。数值实验结果表明,该方法对于非线性稳态的PNP方程是有效的。

一类稳态Poisson-Nernst-Planck方程的L^2投影的超收敛

为了提高一类稳态Poisson-Nernst-Planck方程有限元解的精度,引入L^2投影算子,给出了一致网格和非一致网格下的超收敛误差估计。数值结果表明,引入L^2投影算子可以使有限元解的梯度达到超收敛效果。

保正的Poisson-Nernst-Planck方程的有限差分格式

提出一种简单有效的有限差分方法求解含有多种离子的二维Poisson-Nernst-Planck(PNP)方程。基于调和平均近似,对Nernst-Planck(NP)方程提出新的中心差分离散。在时间上使用向后欧拉离散导出线性化半隐格式。对于时间步长没有任何约束,数值分析可以证明该格式遵循离子质量守恒性和离子浓度正性。此外,对半隐式NP格式的条件数进行理论与计算研究,进一步揭示该格式在计算效率和稳定性方面的优势。

分数阶Nernst-Planck方程的有限差分/谱元法求解

Nernst-Planck方程是用来描述在离子浓度梯度C及电场V共同存在的情况下,穿过渗透膜的离子(如钙,钾,钠,氯,镁等)流J的方程。但是,计算Nernst-Planck方程的数值解会遇到一些困难。本文考虑用以描述神经细胞中离子反常扩散现象的电缆型简化的分数阶Nernst-Planck方程,提出了一个时间有限差分/空间谱元法对该方程进行数值求解。我们给出了数值方法的详细构造过程以及实现方法。结果表明数值解在空间方向上具有指数阶收敛精度,在时间方向上具有2?α阶精度。最后,通过计算一个具有实际背景参数的问题说明所提方法的潜在应用。

基于Poisson-Nernst-Planck模型细胞膜离子通道的离子流动力学分析

嵌在生物细胞膜上的离子通道是维持细胞内外环境物质交换的重要通道,离子流通过时产生电信号,进而控制生物众多与生命相关的功能,掌握通过离子通道的离子流的动力学性质至关重要.Poisson-Nernst-Planck(PNP)方程是基于把离子穿过离子通道的过程看作稀疏溶液中带电粒子自由扩散的一个基本的连续模型.本文将回顾PNP方程的建模,并介绍PNP系统的基于几何奇异摄动理论和渐近分析方法的动力系统研究方法、近些年取得的系列研究成果、面临的挑战以及进一步亟待解决的问题.