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    橢圓方程有限差分逼近的混合半迭代法*

    2011-04-12 08:02:10
    關鍵詞:迭代法線性方程組內(nèi)層

    劉 揚 高 飛

    (武漢理工大學理學院 武漢 430070)

    0 引 言

    現(xiàn)代科學技術工程中的大量數(shù)學模型都可以用微分方程來描述,求解微分方程的數(shù)值方法主要有:有限差分方法、有限元法以及有限體積法等.用有限差分法求解橢圓型方程,其差分格式的求解都歸結為一個線性代數(shù)方程組問題,原則上,數(shù)值代數(shù)中的方法都適用于求解這類代數(shù)方程組.但有限差分法所得到的差分格式的系數(shù)矩陣具有一些特殊的性質,如稀疏帶狀、主對角優(yōu)勢以及不可約性.因此針對這些特點,建立了更加有效的方法,如交替方向迭代法[1]、預處理共軛梯度法[2]以及多重網(wǎng)格法[3]等,這些方法都是迭代法.迭代法具有程序設計簡單,適合自動計算,同時還可以充分利用系數(shù)矩陣的稀疏性減少內(nèi)存存貯.因此,迭代法已經(jīng)成為求解線性方程組,尤其是求解具有大型稀疏系數(shù)矩陣的線性方程組的重要方法之一.半迭代法也稱Chebyshev多項式加速方法,是求解線性方程組的一個常用且比較有效的方法,它是迭代法的一種.與一般迭代法相比,半迭代法不僅可以提高求解線性方程組的收斂速度,而且可以使一些發(fā)散的迭代法收斂.關于半 迭 代 法,許 多 學 者 都 對 此 作 了 研 究[4-8].Young在文獻[1]中,給出了線性方程組的迭代矩陣為對稱陣時,半迭代法的收斂性分析.本文利用局部消元法建立求解橢圓方程的十三點差分格式,將Chebyshev多項式加速方法應用于新差分格式,構造了一個混合半迭代法,用數(shù)值實驗驗證新算法的有效性.

    1 局部消元法

    考慮橢圓型方程第一邊值問題

    式中:ui,j為式(1)的解u(x,y)在網(wǎng)格點(xi,yj)上的近似解,λ=4+ah2,fi,j=f(xi,yj).

    在Ωh的每一個網(wǎng)格內(nèi)點(i,j)處都有一個聯(lián)系于式(2)的幾何Stencil.在網(wǎng)格點(i-1,j),(i+1,j),(i,j-1),(i,j+1)處,有另外4個差分方程

    同樣的方法,消去上式中的ui-1,j-1,ui-1,j+1,ui+1,j-1,ui+1,j+1,可以得到一個更復雜的差分演化格式

    到這里,停止消元過程.式(4)所對應的幾何Stencil如圖1所示,它示出一個十三點差分格式,其局部截斷誤差與五點中心差分格式一樣為O(h2).

    圖1 13點差分格式的Stencil

    2 混合多項式加速算法

    定義Ωh中網(wǎng)格點的集合Lp,稱為網(wǎng)格Ωh的層,p是層的標號,

    式中:Mij為網(wǎng)格點(i,j)到邊界?Ω的最短歐氏距離.顯然,對于Lp(p=2,3,...,n/2)中任意一點(i,j)都存在一個形如式(4)的差分演化形式,根據(jù)式(2)和式(4),可以構造一個Jacobi型迭代算法(JIA算法)如下.

    注意到上面算法中在第一層和其他層使用不同的迭代格式.對于任意給定的初始值,Jacobi型算法式(6)和式(7)是收斂的,即當k→∞時.

    利用邊界條件,計算|ξ(k)i,j|在每一層上可以得到的估計式,有

    設內(nèi)點的總層數(shù)為r,則r=n/2,由此得在所有的內(nèi)點上都有

    上式右端項當N→∞時趨于零,故算法收斂性得證.

    將式(7)寫成矩陣形式

    由于JIA算法中第一層上的迭代公式與內(nèi)層不一致,因此根據(jù)Chebyshev多項式加速法構造一個混合半迭代法如下.

    步驟1 輸入變量ε(誤差)的值;令k:=1.

    步驟3 計算

    Else k:=k+1;goto步驟3.

    注意到新算法中,第一層網(wǎng)格點的計算仍使用經(jīng)典的Jacobi迭代,而內(nèi)層網(wǎng)格點的計算使用多項式加速技術.之所以在第一層和內(nèi)層網(wǎng)格點上使用不同的迭代格式,主要原因有兩點:第一JIA算法中第一層和內(nèi)層使用了不同的迭代格式;第二在實際的數(shù)值計算中,外層的誤差比內(nèi)層收斂快.由于JIA算法的系數(shù)矩陣是對稱的,因此本文構造的混合迭代算法是收斂的.

    3 數(shù)值實驗

    為了驗證新迭代算法的有效性,考慮一個模型方程如下

    式(10)的解為

    取步長h=1/100,比較Jacobi方法、JIA算法、Jacobi半迭代法、混合半迭代法在所有內(nèi)點上達到相同誤差精度所需要的時間,結果見表1.

    表1 迭代時間比較 s

    所有結果在IBM電腦,CPU頻率為1.6G的計算機上計算得到.數(shù)據(jù)結果表明:Chebyshev多項式加速方法能有效的加快迭代法的收斂速度,同時本文構造的混合半迭代法的收斂速度比Jacobi半迭代法約快一倍.

    4 結 論

    本文利用局部消元法構造了求解一類橢圓型方程的十三點差分格式,并結合五點差分格式建立了一個Jacobi型迭代算法.然后根據(jù)Chebyshev多項式加速方法構造了一個混合半迭代算法.新算法在第一層上仍然使用經(jīng)典的Jacobi迭代,而在內(nèi)層上使用多項式加速方法.數(shù)值實驗表明,新算法比Jacobi半迭代法收斂快.本文的算法和思想也可用于求解其他類型的偏微分方程.

    [1]Young D M.Iterative solution of large linear system[M].New York:Academic Press.,1971.

    [2]Young D M.Iterative methods for solving partial differential equations of elliptic type[J].Trans.Amer.Math.Soc 1954,76:92-111.

    [3]Bramble J H.Multigrid methods[M].Harlow:Longman Group UK Limited,1993.

    [4]Climent J J,Neumann M,Sidi A.A semi-iterative method for real spectrum singular linear systems with an arbitrary index[J].Comput.Appl.Math.,1997,87(1):21-38.

    [5]Eiermann M,Li X,Varga R S.On hybrid semi-iterative methods[J].SIAM J.Numer.Anal.,1989(26):152-168.

    [6]Hadjidimos A,Stylianopoulos N S.Optimal semi-iterative methods for complex SOR with results from potential theory[J].Numer.Math.,2006,103(4):591-610.

    [7]Rayes M O,Trevisan V,Wang P S.Factorization properties of chebyshev polynomials[J].Comput.Math.Appl.,2005,50(8):1 231-1 240.

    [8]Belforte G,Gay P,Monegato G.Some new properties of chebyshev polynomials[J].J.Compu.Appl.Math.,2000,117(2):175-181.

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