橢圓方程基于梯度重構(gòu)的后驗誤差估計及自適應(yīng)有限元方法的收斂性分析
發(fā)布時間:2020-03-28 10:22
【摘要】:本文針對帶有連續(xù)系數(shù)的橢圓方程,首先提出了一種新的梯度重構(gòu)型后驗誤差估計子,證明了后驗誤差估計子的可靠性與有效性,然后將得到的誤差估計子應(yīng)用到自適應(yīng)有限元算法中,結(jié)合恰當?shù)臉擞洸呗?證明了自適應(yīng)算法是收斂的。最后,針對這類方程,通過幾個數(shù)值算例,驗證了新的誤差估計子是可靠且有效的。
【圖文】:
勾剖分成4個區(qū)間,對由此產(chǎn)生的5個節(jié)點,記節(jié)點基函數(shù)為么=邐.,5,設(shè)值解叫(0;)為叫(x)邋=邐叫N息齲蠼饉鏡茫ュ澹藉澹,i邋=邋1,邋...,5。惯m到飩孝齲劍按傭到獾牡際齆B⑷恒為0,進一步,重構(gòu)后導(dǎo)數(shù)也恒為0。對本例,根據(jù)文誤差估計子的定義進行計算,誤差估計子的第一項的值為0,故此時僅有第一是無法用于估計誤差的分布的。逡逑(二維實例)考慮如下問題:逡逑j-Au邋=邋f,邐在邋中,逡逑\u邋=邋0,邐在邋00上,逡逑其中,n邋=邋(0,l)x(0,l),類似于文獻[21],右端項/取值如下:逡逑1,(W)(i,r-)x(f,平),#邋=邋M,2,3且川為奇數(shù).逡逑【-1,其匕逡逑在Q上具體分布如圖1所示:逡逑
勾剖分成4個區(qū)間,對由此產(chǎn)生的5個節(jié)點,記節(jié)點基函數(shù)為么=邐.,5,設(shè)值解叫(0;)為叫(x)邋=邐叫N息齲蠼饉鏡茫ュ澹藉澹,i邋=邋1,邋...,5。惯m到飩孝齲劍按傭到獾牡際齆B⑷恒為0,進一步,重構(gòu)后導(dǎo)數(shù)也恒為0。對本例,根據(jù)文誤差估計子的定義進行計算,誤差估計子的第一項的值為0,故此時僅有第一是無法用于估計誤差的分布的。逡逑(二維實例)考慮如下問題:逡逑j-Au邋=邋f,邐在邋中,,逡逑\u邋=邋0,邐在邋00上,逡逑其中,n邋=邋(0,l)x(0,l),類似于文獻[21],右端項/取值如下:逡逑1,(W)(i,r-)x(f,平),#邋=邋M,2,3且川為奇數(shù).逡逑【-1,其匕逡逑在Q上具體分布如圖1所示:逡逑
【學(xué)位授予單位】:湘潭大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:O241.82
本文編號:2604318
【圖文】:
勾剖分成4個區(qū)間,對由此產(chǎn)生的5個節(jié)點,記節(jié)點基函數(shù)為么=邐.,5,設(shè)值解叫(0;)為叫(x)邋=邐叫N息齲蠼饉鏡茫ュ澹藉澹,i邋=邋1,邋...,5。惯m到飩孝齲劍按傭到獾牡際齆B⑷恒為0,進一步,重構(gòu)后導(dǎo)數(shù)也恒為0。對本例,根據(jù)文誤差估計子的定義進行計算,誤差估計子的第一項的值為0,故此時僅有第一是無法用于估計誤差的分布的。逡逑(二維實例)考慮如下問題:逡逑j-Au邋=邋f,邐在邋中,逡逑\u邋=邋0,邐在邋00上,逡逑其中,n邋=邋(0,l)x(0,l),類似于文獻[21],右端項/取值如下:逡逑1,(W)(i,r-)x(f,平),#邋=邋M,2,3且川為奇數(shù).逡逑【-1,其匕逡逑在Q上具體分布如圖1所示:逡逑
勾剖分成4個區(qū)間,對由此產(chǎn)生的5個節(jié)點,記節(jié)點基函數(shù)為么=邐.,5,設(shè)值解叫(0;)為叫(x)邋=邐叫N息齲蠼饉鏡茫ュ澹藉澹,i邋=邋1,邋...,5。惯m到飩孝齲劍按傭到獾牡際齆B⑷恒為0,進一步,重構(gòu)后導(dǎo)數(shù)也恒為0。對本例,根據(jù)文誤差估計子的定義進行計算,誤差估計子的第一項的值為0,故此時僅有第一是無法用于估計誤差的分布的。逡逑(二維實例)考慮如下問題:逡逑j-Au邋=邋f,邐在邋中,,逡逑\u邋=邋0,邐在邋00上,逡逑其中,n邋=邋(0,l)x(0,l),類似于文獻[21],右端項/取值如下:逡逑1,(W)(i,r-)x(f,平),#邋=邋M,2,3且川為奇數(shù).逡逑【-1,其匕逡逑在Q上具體分布如圖1所示:逡逑
【學(xué)位授予單位】:湘潭大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:O241.82
【參考文獻】
相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條
1 易年余;基于梯度重構(gòu)的后驗誤差估計及自適應(yīng)有限元方法[D];湘潭大學(xué);2011年
本文編號:2604318
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