Выбор весовых функций в методе Петрова–Галеркина для интегрирования линейных одномерных уравнений конвекции–диффузии

A class of weighting functions in the finite-element Petrov-Galerkin method that generalizes some earlier results is proposed. The corresponding semidiscrete and discrete approximations for linear one-dimensional convection-diffusion equation are constructed, its accuracy and stability are examined....

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Управляющие системы и машины
Date:2014
Main Authors: Сирик, С.В., Сальников, Н.Н., Белошапкин, В.К.
Format: Article
Language:Russian
Published: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2014
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83282
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Выбор весовых функций в методе Петрова–Галеркина для интегрирования линейных одномерных уравнений конвекции–диффузии / С.В. Сирик, Н.Н. Сальников, В.К. Белошапкин // Управляющие системы и машины. — 2014. — № 1. — С. 38-47. — Бібліогр.: 20 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1860107518650351616
author Сирик, С.В.
Сальников, Н.Н.
Белошапкин, В.К.
author_facet Сирик, С.В.
Сальников, Н.Н.
Белошапкин, В.К.
citation_txt Выбор весовых функций в методе Петрова–Галеркина для интегрирования линейных одномерных уравнений конвекции–диффузии / С.В. Сирик, Н.Н. Сальников, В.К. Белошапкин // Управляющие системы и машины. — 2014. — № 1. — С. 38-47. — Бібліогр.: 20 назв. — рос.
collection DSpace DC
container_title Управляющие системы и машины
description A class of weighting functions in the finite-element Petrov-Galerkin method that generalizes some earlier results is proposed. The corresponding semidiscrete and discrete approximations for linear one-dimensional convection-diffusion equation are constructed, its accuracy and stability are examined. Запропоновано клас вагових функцій в скінченноелементному методі Петрова–Гальоркіна, що узагальнює деякі раніше отримані результати в даному напрямі. Побудовано відповідні напівдискретні та дискретні апроксимації для лінійного одновимірного рівняння конвекції–дифузії, і досліджено їх точність та стійкість. Предложен класс весовых функций в конечноэлементном методе Петрова-Галеркина, обобщающий некоторые более ранние результаты в данном направлении. Построены соответствующие полудискретные и дискретные аппроксимации для линейного одномерного уравнения конвекции–диффузии, и исследована их точность и устойчивость.
first_indexed 2025-12-07T17:32:29Z
format Article
fulltext 38 УСиМ, 2014, № 1 УДК 519.63; 004.75; 536.252 С.В. Сирик, Н.Н. Сальников, В.К. Белошапкин Выбор весовых функций в методе Петрова–Галеркина для интегрирования линейных одномерных уравнений конвекции–диффузии Предложен класс весовых функций в конечноэлементном методе Петрова-Галеркина, обобщающий некоторые более ранние результаты в данном направлении. Построены соответствующие полудискретные и дискретные аппроксимации для линейного одномерного уравнения конвекции–диффузии, и исследована их точность и устойчивость. A class of weighting functions in the finite-element Petrov-Galerkin method that generalizes some earlier results is proposed. The cor- responding semidiscrete and discrete approximations for linear one-dimensional convection-diffusion equation are constructed, its ac- curacy and stability are examined. Запропоновано клас вагових функцій в скінченноелементному методі Петрова–Гальоркіна, що узагальнює деякі раніше отри- мані результати в даному напрямі. Побудовано відповідні напівдискретні та дискретні апроксимації для лінійного одновимір- ного рівняння конвекції–дифузії, і досліджено їх точність та стійкість. Введение. Метод конечных элементов (МКЭ) в форме метода Петрова–Галеркина с конеч- ными элементами – один из наиболее универ- сальных для построения численных схем при решении задач математической физики [1–5]. Приближенное решение с помощью МКЭ на- ходится в виде разложения по конечной сово- купности финитных функций (т.е. отличных от нуля только на некотором ограниченном мно- жестве), называемых базисными, а коэффици- енты разложения определяются из условия ор- тогональности невязки совокупности так на- зываемых весовых финитных функций. В тра- диционном (классическом) МКЭ Галеркина наборы базисных и весовых функций совпа- дают, однако при расчете задач с доминирова- нием конвективных процессов (отметим, что к этому классу относится большинство процес- сов, рассматриваемых в гидродинамике и маг- нитной гидродинамике [6, 7, 3], а также встре- чающихся в химической промышленности [8]) МКЭ Галеркина приводит к неустойчивым (осциллирующим) решениям с большими по- грешностями, что делает полученные числен- ные решения совершенно непригодными [3, 4]. Потому для подобных задач используют так называемые стабилизированные [3, 4] методы Петрова–Галеркина, в которых к стандартным весовым функциям добавляют специальные члены, обеспечивающие устойчивость счета. Ключевые слова: уравнение конвекции–диффузии, метод конечных элементов, метод Петрова–Галеркина, SUPG. Отметим, что с помощью надлежащего выбора весовых функций можно гибко влиять на свой- ства получаемых численных аппроксимаций, в частности, обеспечивать их устойчивость при интегрировании уравнений с доминирующей конвекцией. В работе [9] предложен способ построения весовых функций для задач конвекции-диффу- зии, позволяющий гибко настраивать вид и форму весовой функции в зависимости от ве- личины и направления вектора скорости пере- носа, что в свою очередь давало возможность гибко влиять на стабилизационные свойства получаемых численных схем и избегать появ- ления в численном решении нефизических ос- цилляций и неустойчивостей [10]. Данные ве- совые функции и их многомерные обобщения успешно применялись для численного решения различных нестационарных задач конвекции- диффузии (в том числе и в тех случаях, когда скорость в конвективном слагаемом резко из- меняется как по величине, так и по направле- нию), а также нелинейных уравнений [10, 11]. При этом в ряде важных случаев использова- ние данных функций имело преимущества в плане точности и устойчивости численного ре- шения в сравнении с другими версиями и реа- лизациями метода Петрова–Галеркина. Указан- ные свойства, в частности, достигаются благо- даря использованию адаптивных весовых функ- ций [9] и применению приема сосредоточения (mass lumping) [12]. УСиМ, 2014, № 1 39 В данной статье предлагается обобщение весовых функций работы [9] (при этом весо- вые функции и численные аппроксимации, предложенные там, есть частными случаями предложенных в статье), которое позволяет добиться большей точности и устойчивости численных решений. Проведен теоретичес- кий анализ численных схем, построенных на основе предлагаемых весовых функций, в ча- стности, исследована их локальная аппрок- симация [13], проведен анализ методом Фу- рье [13, 14, 8], и на основе сеточного прин- ципа максимума [13, 8] найдены условия, при которых имеет место равномерная схо- димость предложенного семейства разност- ных схем с весами. Постановка задачи и выбор весовых функ- ций в методе Петрова–Галеркина Рассмотрим уравнение конвекции–диффу- зии [1–4] 2 2 x u x u t u         , (1) где ),( txuu  , );( 21 LLx , ];0( Tt , а величи- ны  и  для упрощения выкладок предпола- гаются постоянными и положительными. Бу- дем также считать, что для уравнения (1) зада- ны начальное и граничные условия [7], обес- печивающие существование и единственность его решения (в дальнейшем, для определенно- сти будем считать, что заданы граничные ус- ловия первого рода [7]). Пусть на отрезке ];[ 21 LL задана система равномерно рас- пределенных точек (узлов) kx , Nk ,0 с ша- гом kk xxh  1 , 10 Lx  , 2LxN  . Каждый из отрезков ];[ 1kk xx в МКЭ принято называть элементом [2, 5]. С каждым узлом kx свяжем непрерывную кусочно-линейную финитную ба- зисную функцию )(xNk . Функция )(xNk от- лична от нуля на отрезке ];[ 11  kk xx (носителе данной функции), равна нулю на концах от- резка и за его пределами, линейная на элемен- тах ];[ 1 kk xx  и ];[ 1kk xx и равна единице в точке kx . Приближенное слабое решение [1, 3, 4] урав- нения (1) будем искать в виде    N j jj xNtatxu 0 )()(),(~ , (2) где N jj tata 0)}({)(   – вектор коэффициентов разложения по базисным функциям. В соот- ветствии с процедурой метода Петрова–Га- леркина [2–4, 8], умножим уравнение (1) на весовую функцию )(xWk , соответствующую узлу сетки k , и проинтегрируем получившееся тождество по отрезку  . В получившиеся то- ждества вместо неизвестного точного решения u подставим u~ , определяемое выражением (2). В результате (после вычисления интегралов) получим систему обыкновенных дифференци- альных уравнений (СОДУ) (так называемую полудискретную аппроксимацию [3, 4, 8, 9]) для определения неизвестных коэффициентов )(ta j , 1 j  1N  ( )(0 ta и )(taN определяются из граничных условий). Вопросы учета началь- ных и граничных условий исходной начально- краевой задачи при решении полученной СОДУ подробно изложены в [10]. Рассмотрим вопрос выбора весовых функ- ций )(xWk в методе Петрова–Галеркина. В ра- боте [9] и других, посвященных численному решению задач конвекции–диффузии, в методе Петрова–Галеркина успешно применялись ве- совые (поверочные) функции вида )()()( * xWxNxW kkkk  , (3) где k – некоторый настроечный параметр (коэффициент), а функция )(* xWk выбирается таким образом, чтобы обеспечить стабилизи- рующий эффект (избавиться от ложных, не имеющих физического смысла осцилляций) в получаемых численных аппроксимациях. Отме- тим, что стабилизация необходима, поскольку классический метод Галеркина, в котором )()( xNxW kk  k , приводит в задачах с до- минирующей конвекцией к серьезным погреш- ностям (если только шаг сетки не является очень малым) [8]. 40 УСиМ, 2014, № 1 В работе [9] предложено использовать функ- ции )()(* xWxW k n k  , где )(xWk n  определяется выражением               ],,[,0 ],,[),)(( ],,[),)(( )( 11 11 1 kk kkk n kkk n k n xxx xxxhxxW xxxhxxW xW (4) а функция )]()1()1([)( nn nnW  , n – порядок полинома (целое 1n ). В частном случае при 2n получаем известные в вы- числительной практике квадратичные весо- вые функции [8, 2, 15], для которых при )/(2)2/coth( hPehPek  (где число Пекле  /Pe ) в стационарном случае ( 0 tu ) численное решение (1) совпадает с точным в узлах сетки [8, 2]. Нормирующий коэффициент в определении функции )(Wn выбран в виде )1()1(  nn исходя из тех соображений, что в таком случае численная аппроксимация ста- ционарного уравнения (1) (при 0 tu ) ока- зывается не зависящей от n , и, следовательно, совпадает с соответствующей аппроксимацией при 2n , свойства и характер сходимости ко- торой (как и свойства соответствующих квад- ратичных весовых функций) хорошо изучены. Таким образом, параметр n в (4) влияет толь- ко на аппроксимацию члена tu  в уравнении (1). В статье предлагается обобщение весовых функций (3) – (4) на случай, когда n принима- ет действительные значения (а не только це- лые 1n ). Замечание 1. При 1n в выражении для )(Wn формально получается деление на ноль, потому )(1 W определим как предел выраже- ний )(Wn при 1n и фиксированных  :   ln2)(lim)( 1 1 WW n n при 10  и 0)ln2(lim)0(lim)0( 001 1   WW n n . Опреде- ленная таким образом функция )(1 W непре- рывна при 10  . Полудискретные аппроксимации Применение метода Петрова–Галеркина к уравнению (1) приводит к СОДУ вида 0 0 0 , N N j j k j k j j j N jk j j da dN W N dx W dx a dt dx dNdW dx a dx dx                                (5) 11  Nk . Используя выражения (4) и вы- числяя в явном виде интегралы в (5), получаем       1 1 1 1 1 1 1 12 1 1 2 2 6 3( 2) 3 6( 2) 1 4 6 6( 2) 2 2 2 . 2 k k k k k k k k k k k k k k k n n a a n n n a a a n h a a a a a a h h                                               (6) В частном случае при 2n соотношение (6) переходит в (стандартную) аппроксимацию Петрова–Галеркина (соответствующую при- менению квадратичных весовых функций) [8]:       1 1 1 1 1 1 1 12 1 2 1 6 4 3 6 4 2 2 2 2 , k k k k k k k k k k k k k k a a a a a a a a h h a a a h                                         (7) из которой, в свою очередь, выполнив фор- мальную подстановку hkk /2 (supg) , можно получить схемы известных методов SUPG и GLS [4, 3]. Таким образом, семейство (6) оказы- вается достаточно широким, чтобы включать в себя ряд известных стандартных конечноэле- ментных аппроксимаций Петрова–Галеркина. Замечание 2. Для сходимости всех интегра- лов в (5) достаточно потребовать, чтобы 0n (хотя, впрочем, в дальнейшем анализе это ус- ловие использоваться не будет). Заметим, что аппроксимацию (6) можно рассматривать и изу- чать независимо от того, каким способом она была получена (поскольку сходимость реше- ний разностных задач к решениям дифферен- циальных задач зависит от наличия свойств ап- УСиМ, 2014, № 1 41 проксимации и устойчивости у соответствую- щих разностных задач [13]). Обозначим через hL дифференциально-раз- ностный оператор соотношения (6). Тогда по- грешность LuuLhh  аппроксимации в точ- ке ),( txk оператором hL дифференциального оператора L уравнения (1) на его решении ),( txu выражается следующим образом: )( 6 7 3 hO x u A m m k m mh       , (8) где              )2(12 )2( 2 2 3 n nhh A kk , )2(12 )2( 2412 232 4        n nhhh A kk ,                )2(144 )2( 18012 443 5 n nhhh A kk , )2(144 )2( 36090 454 6        n nhhh A kk , 240 5 7 h A k  (нижний индекс k возле вели- чин m k m xu  / и k указывает, что их значе- ния берутся при kxx  ). Подробный вывод фор- мулы (8) в приложении. Замечание 3. Выкладки при выводе соотно- шения (8) справедливы и в том случае, если в уравнении (1) величины  и  рассматривать как функции, зависящие от времени t . Замечание 4. При 2n из (8) получаем, что погрешность аппроксимации )( hO kh  (со- ответственно, для случая )(hOk  , часто ис- пользуемого на практике [9, 4], имеем h = = O(h2)). Из (8) следует, что погрешность схе- мы можно уменьшить за счет выбора n . А именно, при выборе n в виде    6 )6(2 h h n (9) коэффициент A3 при третьей производной в (8) становится нулевым. Отметим, что при таком выборе n справедливо неравенство 22  n . Погрешность аппроксимации можно сделать )( 4hOh  , если, помимо выполнения (9), с помощью выбора коэффициента k добиться выполнения равенства 2 12 h 2 ( 2) 0 12( 2) kh n n       в коэффициенте A4. Действительно, из данного условия получаем k 2 2 n n    или же, подста- вив сюда значение n из (9),       62 2 h n n k . (10) При выборе параметров n и k в виде (9) – (10), для погрешности получаем следующее выражение: 4 5 62 4 4 4 4 5 6 5 4 144 80 90 ( ) ( ), k k k h u u uh h h x x x O h O h                 т.е. погрешность аппроксимации имеет четвер- тый порядок точности по h . Отметим, что вы- ражение )6/(  hk оптимально и для ста- ционарных задач (при этом также достигается четвертый локальный порядок точности ап- проксимации [15]). Кроме того, если значение k определять, исходя из условия обращения в нуль коэффициента A4 при четвертой произ- водной, то главный член погрешности h бу- дет иметь дисперсионный характер (пятая про- изводная), из-за чего при расчетах с помощью таких схем в численных решениях может на- блюдаться «рябь», нарастающая со временем. В случае же использования (10) в выражении для погрешности присутствует диссипативный член с четвертой производной, который (в осо- бенности, при малых значениях  ) осуще- ствляет некоторую «монотонизацию» схемы, подавляя дисперсионную (фазовую) ошибку из-за чего «рябь», как правило, уменьшается или же устраняется вовсе. Исследуем поведение системы (6) методом Фурье (подобно тому, как это делается при ис- следовании устойчивости разностных схем [16, 13, 14, 8]), предполагая при этом, что за- дача рассматривается на неограниченной по 42 УСиМ, 2014, № 1 пространственным переменным области [16]. Для этого ищем частные решения системы (6) в виде гармоник ikhpt k eeta )( , где  – неко- торое комплексное число (подлежащее опре- делению), i – комплексная единица ( 1i ), p – произвольное действительное число (про- странственная частота гармоники). Подставляя ikhpt k eeta )( в (6) и сокращая полученное выражение на ikhptee , получим    2 1 1 2 2 6 3( 2) 3 6( 2) 1 4 6 6( 2) 2 2 , 2 ihp k k ihp ihp ihp k ihp ihpk n n e n n n e e e n h e e h h                                             откуда, после очевидных преобразований, по- лучаем выражение для  : 2 2 ( ) 4 sin sin( ) 2 2 . 1 2 2 2 cos( ) sin( ) 3 6( 2) 3 6( 2) 2 k k k k p hp i hp h hh n n hp i hp n n                           (11) Начальное условие для решения ( )ka t  t ikhpe e имеет вид гармоники ikhpe , значения которой ограничены. Соответственно, при ус- ловии 0Re  решение )(tak не будет возрас- тать, что свидетельствует о строгой равномер- ной устойчивости системы по начальному зна- чению в данном классе решений (само условие 0Re  при этом – аналог известного спект- рального условия Неймана устойчивости в теории разностных схем [8, 14]). Найдем усло- вия, при которых 0)(Re  p p . Умножая числитель и знаменатель (11) на комплексно- сопряженное число к знаменателю и отделяя в полученном числе действительную и мнимую часть, получаем, что условие 0Re  эквива- лентно неравенству 2 1 2 2 4 cos( ) 2 3 6( 2) 3 k k n hp h h n                 2 22 sin sin ( ) 0 , 6( 2) 2 2 k k n hp hp n h        которое заменой )2/(sin 2 hpz  приводится к виду 2 1 2 4 (1 2 ) 2 3 6( 2) 2 2 4 (1 ) 0. 3 6( 2) 2 k k k k n z z h h n n z z n h                         После сокращения на z , выражение выгля- дит так: 2 1 2 2 (1 2 ) 2 3 6( 2) 2 2 (1 ) 0 . 3 6( 2) k k k k n z h nh n z n h                          (12) Поскольку 10  z (когда p пробегает зна- чения действительной оси) и неравенство (12) линейно относительно z , его выполнение для всех ]1;0[z эквивалентно выполнению в граничных точках 0z и 1z . Таким обра- зом, при 0z получаем 2 1 2 2 2 2 2 3 6( 2) 3 6( 2) k k k n n h n nh                    0k h    . Данное неравенство приводится к неравенству 0/ 2  h , которое выполняется всегда. При 1z из (12) получаем неравенство 0 )2(6 2 3 2 )2(6 2 3 1 2 2 2                      n n n n hh kk k , которое приводится к виду 0 2 2 1 2                 n nh k k . (13) Неравенство (13) связывает между собой па- раметры n , k и h и дает условия, при которых 0)(Re  p p . В частном случае, при 2n , из (13) получаем условие 02/)(  hk , оз- начающее, что в схеме (7) коэффициент при разностном диффузионном члене неотрицатель- ный. Отметим, что с физической точки зрения такое условие вполне оправдано, поскольку на- УСиМ, 2014, № 1 43 личие диссипации приводит к затуханию ре- шений (в то время как отрицательный коэффи- циент при диффузионном члене приводит к не- устойчивости и некорректности задач [6, 7, 14]). Отметим, что выбор n и k в виде (9) – (10) приводит к условию 012/)( 2  h , выпол- няемому всегда. Следовательно, при таких зна- чениях параметров система (6) безусловно ус- тойчива в указанном выше смысле. При 2n для выполнения условия (13) достаточно, что- бы k и  имели одинаковые знаки (и, в част- ности, этому условию удовлетворяет выбор k в виде )/(2)2/coth( hPehPe  ). Разностные схемы Пусть на временном промежутке ];0[ T вве- дена равномерная сетка с узлами  jt j , где  – шаг по времени, Mj ,,0  , 00 t , TtM  . Тогда от полудискретной аппроксимации (6) можно перейти к полностью дискретным (по времени и пространству) разностным схемам, заменив производные по времени разностными соотношениями, а для остальных членов ис- пользовав взвешенные аппроксимации (ап- проксимации с весами) [13]. В результате по- лучаем следующее семейство разностных схем ( 10  Mj , 11  Nk ): 1 1 11 1 6 3( 2) j j k k k y yn n           12 2 3 6( 2) j j k k k y yn n           1 1 11 1 1 1 1 1 4 6 6( 2) 2 j j j jk k k k k y yn y y n h                      1 1 121 1 1 1 1 (1 ) 2 2 2 j j j j jk k k k k ky y y y y h h                    1 1 12 3 1 1 1 12 (1 ) 2 2 2 j j j j j jk k k k k k ky y y y y y h h                     3 1 12 (1 ) 2 0.j j j k k ky y y h          (14) Здесь y есть неизвестной сеточной функ- цией – решением разностной схемы, которым аппроксимируется решение системы (6) и, со- ответственно, решение u (x, t) исходной на- чально-краевой задачи, причем j ky обозначает аппроксимацию при kxx  , jtt  . Коэффици- енты 1 и 3 служат весами при аппроксима- ции соответственно конвективного и диффу- зионного членов уравнения (1), коэффициент 2 – при аппроксимации члена с искусствен- ной диффузией. Выражение (14) можно переписать в сле- дующем виде, удобном для применения мето- да трехточечной прогонки [13]: ,1 1 11 1 j k j kk j kk j kk fybycya       (15) где j kk j kk j kk j k ybycyaf 11   , 2 321 22)2(3 1 6 1 hhhn n a k kk          , 2 32 2 )2(6 2 3 2 hhn n c k kk        , 2 321 22)2(6 4 6 1 hhhn n b k kk           , 2 321 )1( 2 )1( 2 )1( )2(3 1 6 1 hhhn n a k kk          , 2 32 )1(2)1( )2(6 2 3 2 hhn n c k kk        , 2 321 )1( 2 )1( 2 )1( )2(6 4 6 1 hhhn n b k kk          . Обозначим через hL разностный оператор схемы (14). Тогда, используя разложения в ря- ды Тейлора (как и в предыдущем случае при нахождении погрешности аппроксимации h ), находим, что погрешность LuuLhh   ап- проксимации в точке )2/,( jk tx оператором hL дифференциального оператора L уравне- ния (1) на его решении ),( txu выражается сле- дующим образом: 10 4 4 2 ( ) m h m m m u A O h x         , (16) где коэффициенты mA определяются соотно- шениями        2 1 1 2 2A , 3 2 k h A      2 2 1 2 ( 2)1 1 2 12( 2) 2 2 k kh n h n                       23 2 2 3 4 ( 2)1 , 2 12 12 12( 2) kh nh A n                44 УСиМ, 2014, № 1 2 2 2 2 1 2 3 2 32 2 2 3 1 1 6 4 2 2 2 1 , 2 24 4 24 k k k h h h h                                              3 2 2 2 5 1 2 2 2 2 2 2 22 2 2 3 3 2 23 2 2 2 2 1 12 2 3 4 2 1 24 2 2 1 12 2 2 16 ( 2) , 72 288( 2) 4 k k k k h h A h h h h h nh n                                                                    2 2 23 2 2 2 2 6 3 2 33 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 3 ( 2) 12 32 96( 2) 1 8 18 2 576 1 8 2 3 2 1 , 4 2 3 2 k k k h nh A n hh h h h                                                                  2 3 3 2 2 2 7 1 2 3 2 2 2 2 3 2 2 2 3 2 2 22 2 2 1 48 24 2 2 1 16 36 2 1 8 36 2 ( 2) , 48 96( 2) k k k h h A h h h h nh n                                                               2 2 33 2 2 8 3 2 2 3 2 2 2 1 288 192 ( 2) 1 288( 2) 48 2 k k hh A h n h n                         3 2 2 2 2 1 48 4 2 k h h                  3 2 2 2 2 3 1 , 24 4 2 h               3 3 2 2 3 2 9 2 3 288 192 1 1 2 , 2 2 k k h h A h                                                     2 1 2 2 1 576 32 332 10 h h A k . Положив формально в формуле (16) 0 , получаем, что выражение погрешности h с точностью до величин  4O h совпадает с вы- ражением h из (8). Из (16) следует, что при использовании симметричной схемы Кранка– Николсона ( 2/1321  ) и выборе па- раметров n и k в виде (9) – (10) схема (14) аппроксимирует уравнение (1) с точностью 4( ),h O h     т.е. получаем схему повышен- ного порядка точности аппроксимации. В об- щем же случае, при других значениях весовых коэффициентов 1 , 2 и 3 (и когда параметры n, k не совпадают со значениями (9)–(10)), погрешность аппроксимации h есть величи- ной )( hO  , но в случае, когда )(hOk  , получаем 2( )h O h   . Отметим, что для нелинейных задач с кон- вективными членами аппроксимирующая раз- ностная схема может оказаться нелинейной, что приведет к необходимости использования соответствующих методов [17–20] нахождения решения нелинейных систем. Исследуем поведение системы (14) методом Фурье (коэффициенты системы считаем замо- роженными [17, 16, 14]). Для этого ищем ча- стные решения системы (14) в виде гармоник ikhpjj k eqy  , где )( pqq  – некоторое подле- жащее определению комплексное число (мно- житель перехода со слоя на слой), i – ком- плексная единица ( 1i ), p – произволь- ное действительное число (частота гармони- ки). Подставляя ikhpjj k eqy  в (14), сокращая полученное выражение на ikhpjeq и используя формулы Эйлера для выражений ihpe , полу- УСиМ, 2014, № 1 45 чаем BApq /)(  , где А и В определяются вы- ражениями: 2 3 2 (1 ) 2 (1 )1 2 3 6( 2) k k n A n h h              2 3 2 1 2 2 cos( ) 3 6( 2) (1 ) 2 (1 ) (1 ) sin( ), 2 k k k n hp n h h i hp h                      2 3 2 2 3 1 2 21 2 3 6( 2) 2 2 cos( ) 3 6( 2) 2 sin( ). 2 k k k k k n B n h h n hp n i hp h hh                                    Из данного соотношения, использовав за- мену )2/(sin2 hpz  , получаем следующее не- равенство, эквивалентное неравенству 1|| q (спектральное условие Неймана [8, 13, 14]): ( 1)(2 ) (1 ) ( ) 0,z A C C z D B A C C              (17) где выражения 21 2 3 6( 2) k k n A n h           3 2 2 h    , 2 32 2 )2(6 2 3 2~ hhn n B k k        , 2 2~ hh C k     , hh D k          )21(~ 1 . Поскольку 10  z (когда p пробегает значе- ния действительной оси) и неравенство (17) линейно относительно z , его выполнение для всех ]1;0[z эквивалентно выполнению в гра- ничных точках 0z и 1z . Из (17) при 0z получаем неравенство 0 2 1 1 2        , (18) а при 1z – неравенство 1 2 2 3 3( 2) k k h n n           2 32 2 1 4 1 0 . 2 2 k h h                    (19) Из (18) и (19) следует, что при 2/11  , 2/12  , 2/13  и выборе параметров n и k в виде соотношений (9) – (10) схемы (14) –(15) абсолютно устойчивы. При 2n и 2/11  , 2/12  , 2/13  , для выполнения условий (18) – (19) достаточно, чтобы k и  имели одинаковые знаки. Замечание 5. При 0 неравенства (18) и (19) переходят в неравенства 0 и (13) соот- ветственно – данные неравенства получались при анализе устойчивости методом Фурье по- лудискретной системы (6). Исследуем равномерную сходимость схе- мы (14) с помощью сеточного принципа мак- симума [13]. Для этого найдем оценки сеточ- ной функции погрешности uyz  в равно- мерной (чебышевской) норме 0 maxj j kC k N z z    (здесь 1 1}{   N k j k j zz – вектор значений функ- ции z на временном слое jtt  ). Подставляя uzy  в (14), получим разностную задачу, которая выглядит так: ,1 1 11 1 j k j kk j kk j kk fzbzcza       (20) где ),(11 jkh j kk j kk j kk j k txzbzczaf   и 00 kz , 00  j N j zz (поскольку предполагаем, что начальное и граничные условия аппрокси- мируются точно). Утверждение 1. Пусть z – решение задачи (20). Тогда: а) если 0 kkkk bacd  при 1 k   N – 1, то справедлива оценка 1 /j j C C z f d  (где вектор 1 1}/{/   N kk j k j dfdf ), причем при неотрицательных ka  и kb  будет 1kd ; б) если 0ka , 0kb , 0kc , то j C f  j j hC C z     ; в) при 0ka  , 0kb  , 0ka , 0kb , 0kc 46 УСиМ, 2014, № 1 имеют место оценки C j hC j C j zz   1 и      j m C m h C jz 0 1 . Доказательство: а) пусть 0 1 1 0 maxj j k k k N z z     , где 0 < k0 < N, тог- да имеем неравенства 0 0 0 0 1 1 1 j j k k k kc z a z       0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 ,j j j j j k k k k k k k kb z f a z b z f             из которых сразу получаем 0 0 0 1j j k k kd z f  , или же, поскольку 0 0 kd , 0 0 0 1 /j j k k kz f d  . Из по- следнего неравенства имеем 0 1 1j j kC z z   0 0 / /j j k k C f d f d  . Далее, поскольку 1kc   k ka b   , то при 0ka  и 0kb  получаем 0kc  и 1 kkkk bacd  . б) при любом k, 0 k N  , учитывая что 1 kkk cba , получаем неравенства j kf  1 1 ( , )j j j k k k k k k h k ja z c z b z x t           j j j j k k k h hC C C C a b c z z           . Поскольку правая часть неравенства не за- висит от k, то справедливо неравенство j j j hC C C f z     . в) справедливость неравенства 1j C z   j j hC C z     вытекает из пунктов а) и б) утверждения. Итеративно применяя последнее неравенство само к себе, получаем неравенство 1 0 j j m hC C m z       . Утверждение доказано. Из пункта в) утверждения 1 следует равно- мерная сходимость схем (14) – (15) с порядком точности, равным порядку точности погреш- ности локальной аппроксимации .h Замечание 6. Из справедливости условий п. а) утверждения 1 следует устойчивость ме- тода трехточечной прогонки [13] для систе- мы (15). Приложение. Вывод формулы (8).     1 1 2 1 1 1 12 2 2 32 3 2 1 1 2 2 1 4 6 3( 2) 3 6( 2) 6 6( 2) ( / 2) 2 2 1 1 6 3( 2) 2 6 k h k k k k k k k k k k k k x x k k k k n n n u u u n n n h u u u u u u u u h h t x x u u un h h u h n x x                                                                                   4 54 5 6 3 4 5 2 3 4 52 3 4 5 6 2 3 4 5 3 52 4 3 5 ( ) 24 120 1 4 ( ) 6 6( 2) 2 6 24 120 2 2 ( 3 6( 2) 6 120 k k k k k k k k k k k k k k k u uh h O h x x x u u u u un h h h h u h O h n x x x x x u u un h h u O n x x x                                                                   6 2 4 6 22 4 6 2 4 6 2 2 3 3 4 5 52 4 2 3 4 5 ) 2 ( ) 12 360 2 1 2 1 2 2 3 6( 2) 12 24 3 6( 2) 240 2 k k k k k k k k k k k k k k k k k k h h u u u u u h uh h O h u x x x x x x u h u u h uh n h n n x x n x x h                                                                          2 3 5 4 62 4 2 4 6 2 3 5 4 6 2 3 3 2 4 5 72 3 4 7 ( ) 6 120 2 12 360 ( 2) ( 2) 2 12( 2) 12 24 12( 2) 240 k k k k k k k k k k k k k k u u u h u uh h h h O h x x x x x h h n u h h n u h uh n x n x x                                                             3 4 5 5 4 64 4 6 5 6 ( 2) ( 2) ( ). 12 180 144( 2) 90 360 144( 2) k k k k k kh h n u h h n uh h O h n x n x                                Гладкость функции ),( txu предполагаем до- статочной для существования выписанных раз- ложений в ряды Тейлора. Также при выводе ис- пользуются соотношения k j j k j j x x u u x x t            1 2 1 2 j j k k j j u u x x             , непосредственно сле- дующие из уравнения (1). Заключение. Предложен новый класс весо- вых функций МКЭ Петрова–Галеркина, позво- ляющий более гибко (в сравнении с существу- ющими вариантами данного метода, с исполь- зованием кусочно-полиномиальных весовых функций) влиять на структуру погрешности разностных уравнений при аппроксимации ли- нейных одномерных задач конвекции–диффу- зии. Это, в свою очередь, позволяет за счет вы- бора настроечных параметров в весовых функ- циях добиться более высокой точности в полу- чаемом численном решении. Отметим, что пред- ложенный класс включает в себя стандартные кусочно-полиномиальные весовые функции как частные случаи, получающиеся при специаль- ном выборе настроечных параметров. Постро- ены численные аппроксимации в виде СОДУ и семейств разностных схем с весами, исследо- ваны их локальные погрешности и поведение решений в виде дискретных гармоник, найде- ны условия, при которых эти гармоники – не- УСиМ, 2014, № 1 47 возрастающие (а решения, соответственно, ус- тойчивы). Для разностных схем найдены усло- вия, при которых имеет место равномерная сходимость. В дальнейшем предполагается обобщение предложенных весовых функций на многомер- ные случаи и более общие уравнения (в осо- бенности, уравнения конвекции–диффузии– реакции и нелинейные уравнения типа Бюр- герса), а также изучение влияния приема со- средоточения [12] на численные схемы с таки- ми весовыми функциями. 1. Дейнека В.С., Сергиенко И.В., Скопецкий В.В. Ма- тематические модели и методы расчета задач с раз- рывными решениями. – К.: Наук. думка, 1995. – 262 с. 2. Флетчер К. Численные методы на основе метода Галеркина. – М.: Мир, 1988. – 352 с. 3. Roos H.-G., Stynes M., Tobiska L. Robust numerical methods for singularly perturbed differential equations. – Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2008. – 604 p. 4. Fries T.P., Matthies H.G. A Review of Petrov–Galer- kin Stabilization Approaches and an Extension to Meshfree Methods. – Brunswick: Technische Universität Braunschweig, Informatikbericht-Nr., 2004. – 71 p. 5. Zienkiewicz O.Z., Taylor R.L. The Finite Element Me- thod. V. 1: The Basis. – Oxford: Butterworth–Heine- mann, 2000. – 690 p. 6. Ладиков-Роев Ю.П., Черемных О.К. Математичес- кие модели сплошных сред. – К.: Наук. думка, 2010. – 551 с. 7. Тихонов А.Н., Самарский А.А. Уравнения матема- тической физики. – М.: Наука, 1972. – 736 с. 8. Finlayson B.A. Numerical methods for problems with moving fronts. – Seattle, Washington USA: Ravenna Park Publ., Inc., 1992. – 613 p. 9. Сальников Н.Н., Сирик С.В., Терещенко И.А. О по- строении конечномерной математической модели процесса конвекции–диффузии с использованием метода Петрова–Галеркина // Проблемы управле- ния и информатики. – 2010. – № 3. – С. 94–109. 10. Сирик С.В., Сальников Н.Н. Численное интегриро- вание уравнения Бюргерса методом Петрова–Галер- кина с адаптивными весовыми функциями // Там же. – 2012. – № 1. – C. 94–110. 11. Молчанов А.А., Сирик С.В., Сальников Н.Н. Выбор весовых функций в методе Петрова–Галеркина для интегрирования двумерных нелинейных уравнений типа Бюргерса // Математические машины и сис- темы. – 2012. – № 2. – С. 136–144. 12. Сирик С.В. Анализ применения сосредоточенных аппроксимаций в методе конечных элементов при решении задач конвекции–диффузии // Кибернетика и системный анализ. – 2013. – № 5. – С. 152–163. 13. Самарский А.А. Теория разностных схем. – М.: Нау- ка, 1989. – 616 с. 14. Основи математичного моделювання в екології / А.В. Гладкий, І.В. Сергієнко, В.В. Скопецький та ін. – К.: НТУУ «КПІ», 2009. – 240 с. 15. Griffiths D.F., Lorenz J. An analysis of the Petrov– Galerkin finite element method // Comp. Methods in Applied Mechanics and Engin. – 1978. – 14. – P. 39–64. 16. Рихтмайер Р., Мортон К. Разностные методы ре- шения краевых задач. – М.: Мир, 1972. – 418 с. 17. Калиткин Н.Н. Численные методы. – М.: Наука, 1978. – 512 с. 18. Ортега Дж., Рейнболдт В. Итерационные методы решения нелинейных систем уравнений со многи- ми неизвестными. – М.: Мир, 1975. – 563 с. 19. Михеев С.Е., Михеев В.С. Точная релаксация с уче- том невязки // Вычислительные технологии. – 2009. – Т. 14, № 2. – С. 74–84. 20. Михеев С.Е. Применение полупроизводной в чис- ленном анализе // ЖВММФ. – 2008. – Т. 48, № 1. – С. 3–17. Поступила 03.12.2013 Тел. для справок: +38 067 662-2595, +38 095 575-6543 (Киев) E-mail: accandar@gmail.com, salnikov.nikolai@gmail.com © С.В. Сирик, Н.Н. Сальников, В.К. Белошапкин, 2014  Внимание ! Оформление подписки для желающих опубликовать статьи в нашем журнале обязательно. В розничную продажу журнал не поступает. Подписной индекс 71008 << /ASCII85EncodePages false /AllowTransparency false /AutoPositionEPSFiles true /AutoRotatePages /None /Binding /Left /CalGrayProfile (Dot Gain 20%) /CalRGBProfile (sRGB IEC61966-2.1) /CalCMYKProfile (U.S. Web Coated \050SWOP\051 v2) /sRGBProfile (sRGB IEC61966-2.1) /CannotEmbedFontPolicy /Error /CompatibilityLevel 1.4 /CompressObjects /Tags /CompressPages true /ConvertImagesToIndexed true /PassThroughJPEGImages true /CreateJobTicket false /DefaultRenderingIntent /Default /DetectBlends true /DetectCurves 0.0000 /ColorConversionStrategy /CMYK /DoThumbnails false /EmbedAllFonts true /EmbedOpenType false /ParseICCProfilesInComments true /EmbedJobOptions true /DSCReportingLevel 0 /EmitDSCWarnings false /EndPage -1 /ImageMemory 1048576 /LockDistillerParams false /MaxSubsetPct 100 /Optimize true /OPM 1 /ParseDSCComments true /ParseDSCCommentsForDocInfo true /PreserveCopyPage true /PreserveDICMYKValues true /PreserveEPSInfo true /PreserveFlatness true /PreserveHalftoneInfo false /PreserveOPIComments true /PreserveOverprintSettings true /StartPage 1 /SubsetFonts true /TransferFunctionInfo /Apply /UCRandBGInfo /Preserve /UsePrologue false /ColorSettingsFile () /AlwaysEmbed [ true ] /NeverEmbed [ true ] /AntiAliasColorImages false /CropColorImages true /ColorImageMinResolution 300 /ColorImageMinResolutionPolicy /OK /DownsampleColorImages true /ColorImageDownsampleType /Bicubic /ColorImageResolution 300 /ColorImageDepth -1 /ColorImageMinDownsampleDepth 1 /ColorImageDownsampleThreshold 1.50000 /EncodeColorImages true /ColorImageFilter /DCTEncode /AutoFilterColorImages true /ColorImageAutoFilterStrategy /JPEG /ColorACSImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /ColorImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /JPEG2000ColorACSImageDict << /TileWidth 256 /TileHeight 256 /Quality 30 >> /JPEG2000ColorImageDict << /TileWidth 256 /TileHeight 256 /Quality 30 >> /AntiAliasGrayImages false /CropGrayImages true /GrayImageMinResolution 300 /GrayImageMinResolutionPolicy /OK /DownsampleGrayImages true /GrayImageDownsampleType /Bicubic /GrayImageResolution 300 /GrayImageDepth -1 /GrayImageMinDownsampleDepth 2 /GrayImageDownsampleThreshold 1.50000 /EncodeGrayImages true /GrayImageFilter /DCTEncode /AutoFilterGrayImages true /GrayImageAutoFilterStrategy /JPEG /GrayACSImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /GrayImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /JPEG2000GrayACSImageDict << /TileWidth 256 /TileHeight 256 /Quality 30 >> /JPEG2000GrayImageDict << /TileWidth 256 /TileHeight 256 /Quality 30 >> /AntiAliasMonoImages false /CropMonoImages true /MonoImageMinResolution 1200 /MonoImageMinResolutionPolicy /OK /DownsampleMonoImages true /MonoImageDownsampleType /Bicubic /MonoImageResolution 1200 /MonoImageDepth -1 /MonoImageDownsampleThreshold 1.50000 /EncodeMonoImages true /MonoImageFilter /CCITTFaxEncode /MonoImageDict << /K -1 >> /AllowPSXObjects false /CheckCompliance [ /None ] /PDFX1aCheck false /PDFX3Check false /PDFXCompliantPDFOnly false /PDFXNoTrimBoxError true /PDFXTrimBoxToMediaBoxOffset [ 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 ] /PDFXSetBleedBoxToMediaBox true /PDFXBleedBoxToTrimBoxOffset [ 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 ] /PDFXOutputIntentProfile () /PDFXOutputConditionIdentifier () /PDFXOutputCondition () /PDFXRegistryName () /PDFXTrapped /False /CreateJDFFile false /Description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> /CHS <FEFF4f7f75288fd94e9b8bbe5b9a521b5efa7684002000410064006f006200650020005000440046002065876863900275284e8e9ad88d2891cf76845370524d53705237300260a853ef4ee54f7f75280020004100630072006f0062006100740020548c002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e003000204ee553ca66f49ad87248672c676562535f00521b5efa768400200050004400460020658768633002> /CHT <FEFF4f7f752890194e9b8a2d7f6e5efa7acb7684002000410064006f006200650020005000440046002065874ef69069752865bc9ad854c18cea76845370524d5370523786557406300260a853ef4ee54f7f75280020004100630072006f0062006100740020548c002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e003000204ee553ca66f49ad87248672c4f86958b555f5df25efa7acb76840020005000440046002065874ef63002> /CZE <FEFF005400610074006f0020006e006100730074006100760065006e00ed00200070006f0075017e0069006a007400650020006b0020007600790074007600e101590065006e00ed00200064006f006b0075006d0065006e0074016f002000410064006f006200650020005000440046002c0020006b00740065007200e90020007300650020006e0065006a006c00e90070006500200068006f006400ed002000700072006f0020006b00760061006c00690074006e00ed0020007400690073006b00200061002000700072006500700072006500730073002e002000200056007900740076006f01590065006e00e900200064006f006b0075006d0065006e007400790020005000440046002000620075006400650020006d006f017e006e00e90020006f007400650076015900ed007400200076002000700072006f006700720061006d0065006300680020004100630072006f00620061007400200061002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e0030002000610020006e006f0076011b006a016100ed00630068002e> /DAN <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> /DEU <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> /ESP <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> /ETI <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> /FRA <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> /GRE <FEFF03a703c103b703c303b903bc03bf03c003bf03b903ae03c303c403b5002003b103c503c403ad03c2002003c403b903c2002003c103c503b803bc03af03c303b503b903c2002003b303b903b1002003bd03b1002003b403b703bc03b903bf03c503c103b303ae03c303b503c403b5002003ad03b303b303c103b103c603b1002000410064006f006200650020005000440046002003c003bf03c5002003b503af03bd03b103b9002003ba03b103c42019002003b503be03bf03c703ae03bd002003ba03b103c403ac03bb03bb03b703bb03b1002003b303b903b1002003c003c103bf002d03b503ba03c403c503c003c903c403b903ba03ad03c2002003b503c103b303b103c303af03b503c2002003c503c803b703bb03ae03c2002003c003bf03b903cc03c403b703c403b103c2002e0020002003a403b10020005000440046002003ad03b303b303c103b103c603b1002003c003bf03c5002003ad03c703b503c403b5002003b403b703bc03b903bf03c503c103b303ae03c303b503b9002003bc03c003bf03c103bf03cd03bd002003bd03b1002003b103bd03bf03b903c703c403bf03cd03bd002003bc03b5002003c403bf0020004100630072006f006200610074002c002003c403bf002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e0030002003ba03b103b9002003bc03b503c403b103b303b503bd03ad03c303c403b503c103b503c2002003b503ba03b403cc03c303b503b903c2002e> /HEB <FEFF05D405E905EA05DE05E905D5002005D105D405D205D305E805D505EA002005D005DC05D4002005DB05D305D9002005DC05D905E605D505E8002005DE05E105DE05DB05D9002000410064006F006200650020005000440046002005D405DE05D505EA05D005DE05D905DD002005DC05D405D305E405E105EA002005E705D305DD002D05D305E405D505E1002005D005D905DB05D505EA05D905EA002E002005DE05E105DE05DB05D90020005000440046002005E905E005D505E605E805D5002005E005D905EA05E005D905DD002005DC05E405EA05D905D705D4002005D105D005DE05E605E205D505EA0020004100630072006F006200610074002005D5002D00410064006F00620065002000520065006100640065007200200035002E0030002005D505D205E805E105D005D505EA002005DE05EA05E705D305DE05D505EA002005D905D505EA05E8002E05D005DE05D905DD002005DC002D005000440046002F0058002D0033002C002005E205D905D905E005D5002005D105DE05D305E805D905DA002005DC05DE05E905EA05DE05E9002005E905DC0020004100630072006F006200610074002E002005DE05E105DE05DB05D90020005000440046002005E905E005D505E605E805D5002005E005D905EA05E005D905DD002005DC05E405EA05D905D705D4002005D105D005DE05E605E205D505EA0020004100630072006F006200610074002005D5002D00410064006F00620065002000520065006100640065007200200035002E0030002005D505D205E805E105D005D505EA002005DE05EA05E705D305DE05D505EA002005D905D505EA05E8002E> /HRV (Za stvaranje Adobe PDF dokumenata najpogodnijih za visokokvalitetni ispis prije tiskanja koristite ove postavke. Stvoreni PDF dokumenti mogu se otvoriti Acrobat i Adobe Reader 5.0 i kasnijim verzijama.) /HUN <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> /ITA <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> /JPN <FEFF9ad854c18cea306a30d730ea30d730ec30b951fa529b7528002000410064006f0062006500200050004400460020658766f8306e4f5c6210306b4f7f75283057307e305930023053306e8a2d5b9a30674f5c62103055308c305f0020005000440046002030d530a130a430eb306f3001004100630072006f0062006100740020304a30883073002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e003000204ee5964d3067958b304f30533068304c3067304d307e305930023053306e8a2d5b9a306b306f30d530a930f330c8306e57cb30818fbc307f304c5fc59808306730593002> /KOR <FEFFc7740020c124c815c7440020c0acc6a9d558c5ec0020ace0d488c9c80020c2dcd5d80020c778c1c4c5d00020ac00c7a50020c801d569d55c002000410064006f0062006500200050004400460020bb38c11cb97c0020c791c131d569b2c8b2e4002e0020c774b807ac8c0020c791c131b41c00200050004400460020bb38c11cb2940020004100630072006f0062006100740020bc0f002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e00300020c774c0c1c5d0c11c0020c5f40020c2180020c788c2b5b2c8b2e4002e> /LTH <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> /LVI <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> /NLD (Gebruik deze instellingen om Adobe PDF-documenten te maken die zijn geoptimaliseerd voor prepress-afdrukken van hoge kwaliteit. De gemaakte PDF-documenten kunnen worden geopend met Acrobat en Adobe Reader 5.0 en hoger.) /NOR <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> /POL <FEFF0055007300740061007700690065006e0069006100200064006f002000740077006f0072007a0065006e0069006100200064006f006b0075006d0065006e007400f300770020005000440046002000700072007a0065007a006e00610063007a006f006e00790063006800200064006f002000770079006400720075006b00f30077002000770020007700790073006f006b00690065006a0020006a0061006b006f015b00630069002e002000200044006f006b0075006d0065006e0074007900200050004400460020006d006f017c006e00610020006f007400770069006500720061010700200077002000700072006f006700720061006d006900650020004100630072006f00620061007400200069002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e0030002000690020006e006f00770073007a0079006d002e> /PTB <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> /RUM <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> /RUS <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> /SKY <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> /SLV <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> /SUO <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> /SVE <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> /TUR <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> /UKR <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> /ENU (Use these settings to create Adobe PDF documents best suited for high-quality prepress printing. Created PDF documents can be opened with Acrobat and Adobe Reader 5.0 and later.) >> /Namespace [ (Adobe) (Common) (1.0) ] /OtherNamespaces [ << /AsReaderSpreads false /CropImagesToFrames true /ErrorControl /WarnAndContinue /FlattenerIgnoreSpreadOverrides false /IncludeGuidesGrids false /IncludeNonPrinting false /IncludeSlug false /Namespace [ (Adobe) (InDesign) (4.0) ] /OmitPlacedBitmaps false /OmitPlacedEPS false /OmitPlacedPDF false /SimulateOverprint /Legacy >> << /AddBleedMarks false /AddColorBars false /AddCropMarks false /AddPageInfo false /AddRegMarks false /ConvertColors /ConvertToCMYK /DestinationProfileName () /DestinationProfileSelector /DocumentCMYK /Downsample16BitImages true /FlattenerPreset << /PresetSelector /MediumResolution >> /FormElements false /GenerateStructure false /IncludeBookmarks false /IncludeHyperlinks false /IncludeInteractive false /IncludeLayers false /IncludeProfiles false /MultimediaHandling /UseObjectSettings /Namespace [ (Adobe) (CreativeSuite) (2.0) ] /PDFXOutputIntentProfileSelector /DocumentCMYK /PreserveEditing true /UntaggedCMYKHandling /LeaveUntagged /UntaggedRGBHandling /UseDocumentProfile /UseDocumentBleed false >> ] >> setdistillerparams << /HWResolution [2400 2400] /PageSize [612.000 792.000] >> setpagedevice
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-83282
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 0130-5395
language Russian
last_indexed 2025-12-07T17:32:29Z
publishDate 2014
publisher Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
record_format dspace
spelling Сирик, С.В.
Сальников, Н.Н.
Белошапкин, В.К.
2015-06-17T19:46:49Z
2015-06-17T19:46:49Z
2014
Выбор весовых функций в методе Петрова–Галеркина для интегрирования линейных одномерных уравнений конвекции–диффузии / С.В. Сирик, Н.Н. Сальников, В.К. Белошапкин // Управляющие системы и машины. — 2014. — № 1. — С. 38-47. — Бібліогр.: 20 назв. — рос.
0130-5395
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83282
519.63; 004.75; 536.252
A class of weighting functions in the finite-element Petrov-Galerkin method that generalizes some earlier results is proposed. The corresponding semidiscrete and discrete approximations for linear one-dimensional convection-diffusion equation are constructed, its accuracy and stability are examined.
Запропоновано клас вагових функцій в скінченноелементному методі Петрова–Гальоркіна, що узагальнює деякі раніше отримані результати в даному напрямі. Побудовано відповідні напівдискретні та дискретні апроксимації для лінійного одновимірного рівняння конвекції–дифузії, і досліджено їх точність та стійкість.
Предложен класс весовых функций в конечноэлементном методе Петрова-Галеркина, обобщающий некоторые более ранние результаты в данном направлении. Построены соответствующие полудискретные и дискретные аппроксимации для линейного одномерного уравнения конвекции–диффузии, и исследована их точность и устойчивость.
ru
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
Управляющие системы и машины
Новые методы в информатике
Выбор весовых функций в методе Петрова–Галеркина для интегрирования линейных одномерных уравнений конвекции–диффузии
A Choice of Weighting Functions of Petrov-Galerkin Method for Solving Linear One-Dimensional Convection-Diffusion Problems
Вибір вагових функцій у методі Петрова–Гальоркіна для інтегрування лінійних одновимірних рівнянь конвекції–дифузії
Article
published earlier
spellingShingle Выбор весовых функций в методе Петрова–Галеркина для интегрирования линейных одномерных уравнений конвекции–диффузии
Сирик, С.В.
Сальников, Н.Н.
Белошапкин, В.К.
Новые методы в информатике
title Выбор весовых функций в методе Петрова–Галеркина для интегрирования линейных одномерных уравнений конвекции–диффузии
title_alt A Choice of Weighting Functions of Petrov-Galerkin Method for Solving Linear One-Dimensional Convection-Diffusion Problems
Вибір вагових функцій у методі Петрова–Гальоркіна для інтегрування лінійних одновимірних рівнянь конвекції–дифузії
title_full Выбор весовых функций в методе Петрова–Галеркина для интегрирования линейных одномерных уравнений конвекции–диффузии
title_fullStr Выбор весовых функций в методе Петрова–Галеркина для интегрирования линейных одномерных уравнений конвекции–диффузии
title_full_unstemmed Выбор весовых функций в методе Петрова–Галеркина для интегрирования линейных одномерных уравнений конвекции–диффузии
title_short Выбор весовых функций в методе Петрова–Галеркина для интегрирования линейных одномерных уравнений конвекции–диффузии
title_sort выбор весовых функций в методе петрова–галеркина для интегрирования линейных одномерных уравнений конвекции–диффузии
topic Новые методы в информатике
topic_facet Новые методы в информатике
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83282
work_keys_str_mv AT siriksv vyborvesovyhfunkciivmetodepetrovagalerkinadlâintegrirovaniâlineinyhodnomernyhuravneniikonvekciidiffuzii
AT salʹnikovnn vyborvesovyhfunkciivmetodepetrovagalerkinadlâintegrirovaniâlineinyhodnomernyhuravneniikonvekciidiffuzii
AT belošapkinvk vyborvesovyhfunkciivmetodepetrovagalerkinadlâintegrirovaniâlineinyhodnomernyhuravneniikonvekciidiffuzii
AT siriksv achoiceofweightingfunctionsofpetrovgalerkinmethodforsolvinglinearonedimensionalconvectiondiffusionproblems
AT salʹnikovnn achoiceofweightingfunctionsofpetrovgalerkinmethodforsolvinglinearonedimensionalconvectiondiffusionproblems
AT belošapkinvk achoiceofweightingfunctionsofpetrovgalerkinmethodforsolvinglinearonedimensionalconvectiondiffusionproblems
AT siriksv vibírvagovihfunkcíiumetodípetrovagalʹorkínadlâíntegruvannâlíníinihodnovimírnihrívnânʹkonvekcíídifuzíí
AT salʹnikovnn vibírvagovihfunkcíiumetodípetrovagalʹorkínadlâíntegruvannâlíníinihodnovimírnihrívnânʹkonvekcíídifuzíí
AT belošapkinvk vibírvagovihfunkcíiumetodípetrovagalʹorkínadlâíntegruvannâlíníinihodnovimírnihrívnânʹkonvekcíídifuzíí