Участник:Rpu6/Алгоритм построения приближённого решения нерегулярно вырождающегося эллиптического дифференциального уравнения: различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 31: Строка 31:
 
:<math>\lambda_k=\pi^2k^2+a_0, k = \overline{1,K},</math>
 
:<math>\lambda_k=\pi^2k^2+a_0, k = \overline{1,K},</math>
 
:<math>r_k=\frac{1-c_1 + \sqrt{(c_1-1)^2+4\lambda_k}}{2}, k = \overline{1,K}.</math>
 
:<math>r_k=\frac{1-c_1 + \sqrt{(c_1-1)^2+4\lambda_k}}{2}, k = \overline{1,K}.</math>
4. Построим функции <math>\eta_k(y),\varphi_k(y)</math>:
+
4. Построим функции <math>\eta_k(y),\varphi_k(y)</math>, они будут использованы при построении приближения к решению:
 
:<math>\eta_k(y)=\sum_{n=0}^{N}\eta_{kn}y^n, \stackrel{\circ}{\varphi}_k(y)=\sum_{n=0}^{N}\varphi_{kn}y^n,</math>
 
:<math>\eta_k(y)=\sum_{n=0}^{N}\eta_{kn}y^n, \stackrel{\circ}{\varphi}_k(y)=\sum_{n=0}^{N}\varphi_{kn}y^n,</math>
 
:<math>\begin{matrix}
 
:<math>\begin{matrix}

Версия 18:43, 1 ноября 2017

Автор описания: Д. П. Емельянов.

1 Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Алгоритм позволяет построить приближения к точному решению эллиптического дифференциального уравнения с нерегулярным вырождением и аналитическими коэффициентами в прямоугольнике. Точные формулы решения уравнения и их строгое обоснование получены с использованием метода спектрального выделения особенностей[1]. Решение строится в виде ряда. Погрешность алгоритма заключается в замене рядов на конечные суммы.

Алгоритм решает следующую задачу:

[math] \begin{cases} y^2u''_{yy}+u''_{xx}+c(y)u'_y-a(y)u=f(x,y),(x,y)\in(0,1)\times(0,b), \\ u(0,y)=u(1,y)=u(x,b)=0,|u(x,0)|\lt +\infty. \end{cases}[/math]

Функции [math]a(y), c(y)[/math] полагаем аналитическими в круге [math]|y|\lt R[/math], где [math]R\gt b[/math]. Кроме того, [math]c(y), a(y) \ge 0[/math] в [math][0,b][/math], [math]c(0)=0[/math].

1.2 Математическое описание алгоритма

1. Приблизим функцию [math]f(x,y)[/math] конечными суммами ряда Фурье по [math]x[/math]:

[math]f(x,y)=\sum_{k=1}^{K}f_k(y)\sin \pi kx.[/math]
[math]f_k(y)=4\int\limits_0^1f(x,y)\sin \pi kx\,dx.[/math]

Для интеграла следует использовать квадратурную формулу.

2. Приблизим функции [math]f_k(y),a(y),c(y)[/math] полиномами:

[math]a(y)=\sum_{n=0}^{N}a_ny^n, c(y)=\sum_{n=1}^{N}c_ny^n, f_k(y)=\sum_{n=0}^{N}f_{kn}y^n.[/math]

Разложение можно проводить по аналогии с разложением в ряд Фурье, но с использованием полиномов Лежандра.

3. Введём в рассмотрение числа:

[math]\lambda_k=\pi^2k^2+a_0, k = \overline{1,K},[/math]
[math]r_k=\frac{1-c_1 + \sqrt{(c_1-1)^2+4\lambda_k}}{2}, k = \overline{1,K}.[/math]

4. Построим функции [math]\eta_k(y),\varphi_k(y)[/math], они будут использованы при построении приближения к решению:

[math]\eta_k(y)=\sum_{n=0}^{N}\eta_{kn}y^n, \stackrel{\circ}{\varphi}_k(y)=\sum_{n=0}^{N}\varphi_{kn}y^n,[/math]
[math]\begin{matrix} \eta_{kn}=\frac{f_{kn}-\sum_{l=2}^{n+1}c_l(n+1-l)\eta_{k,n+1-l}+ \sum_{l=1}^{n}a_l\eta_{k,n-l}}{n(n-1)+nc_1-\pi^2k^2-a_0},n = \overline{1,N},\\ \varphi_{kn}=\frac{ \sum_{l=1}^na_l\varphi_{k,n-1}- \sum_{l=2}^{n+1}(n-l+1+r_k)c_l\varphi_{k,n-l+1} }{n(n-1)+2nr_k+nc_1} ,n= \overline{1,N},\\ \eta_{k,0}=\frac{f_{k,0}}{-\pi^2k^2-a_0}, \varphi_{k,0}=1, \varphi_k(y)=-\frac{\eta_k(b)}{\stackrel{\circ}{\varphi}_k(b)}\stackrel{\circ}{\varphi}_k(y). \end{matrix}[/math]

5. Построим приближение к решению:

[math]u(x,y)=\sum_{k=1}^{K}\left(\left(\frac{y}{b}\right)^{r_k}\varphi_k(y)+\eta_k(y)\right)\sin \pi kx.[/math]

За счёт выбора [math]K[/math] и [math]N[/math] можно добиться той или иной точности.

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

1.4 Макроструктура алгоритма

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

1.6 Последовательная сложность алгоритма

1.7 Информационный граф

1.8 Ресурс параллелизма алгоритма

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

1.10 Свойства алгоритма

2 Программная реализация алгоритма

2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма

2.2 Локальность данных и вычислений

2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма

2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации

2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма

2.6 Выводы для классов архитектур

2.7 Существующие реализации алгоритма

3 Литература

<references \>

  1. Ломов С. А., Ломов И. С. Основы математической теории пограничного слоя. М.: Издательство Московского университета, 2011. – 456 с.