MQ函數(shù)和M atern函數(shù)在LM APS方法中的比較

楊海婷， 張學瑩

(河海大學理學院，江蘇 南京210098)

近年來，無網(wǎng)格方法在計算偏微分方程數(shù)值解方面發(fā)展迅速，當遇到網(wǎng)格劃分困難、網(wǎng)格突變以及網(wǎng)格移動等問題時，無網(wǎng)格方法具有明顯的優(yōu)勢。

全局配點型 RBFs方法［1－2］是一種真正意義上的無網(wǎng)格方法，它成功地克服了上述困難，但是采用它求解偏微分方程時隨著插值節(jié)點數(shù)的增加，系數(shù)矩陣的條件數(shù)增大，容易導致系數(shù)陣奇異，滿秩甚至病態(tài)，這給處理大規(guī)模的問題帶來不便。為了改進這些問題，文獻［3－5］采用局部徑向基函數(shù)節(jié)點插值法減少了矩陣的病態(tài)性。之后，CHEN C S等人采用LMQ思想，在近似特別解(Method of Approximate Particular Solution，MAPS)［6］的基礎上提出了局部近似特別解法(簡稱 LMAPS)［7］。LMAPS方法具有MAPS和RBFs的優(yōu)點，它不僅規(guī)避了全局矩陣的病態(tài)和滿秩，而且可以用較少的節(jié)點數(shù)獲得更高的精度。目前，LMAPS方法已經(jīng)取得了很大的發(fā)展并廣泛應用于物理領域。

文中介紹了MQ函數(shù)中形參c的優(yōu)化方法，分別選取MQ函數(shù)和Matern函數(shù)作為LMAPS方法中的徑向基函數(shù)，并將這兩種函數(shù)應用到規(guī)則區(qū)域和不規(guī)則區(qū)域上的偏微分方程進行數(shù)值求解，同時給出相應的誤差比較分析。

1 LMAPS方法的基本理論

1.1 控制方程

考慮偏微分方程

其中，λ，a，b，c是給定的常數(shù)，Δ是二階線性Laplace算子，B 是邊界算子，f(x，y)，g(x，y)和 u0是給定的函數(shù)。

1.2 LM APS方法的基本理論

這里‖·‖是歐幾里得范數(shù)，φ是徑向基函數(shù)。

此處

并且

由于局部支撐域內(nèi)各插值節(jié)點相異，從而矩陣Φns可逆，故有

對于?xp∈Ω，將方程(1)在空間上離散得到

其中

并且

通過在適當位置添加零元素將向量Ψns延拓成n維向量 Ψn［7］，則有

1.3 MQ函數(shù)和M atern函數(shù)

局部近似特別解方法是一種基于RBFs的無網(wǎng)格方法，用它求解偏微分方程得到的數(shù)值解的精度很大程度上取決于基函數(shù)。MQ函數(shù)具有收斂速度快、插值精度高的特點，而相比MQ函數(shù)，Matern函數(shù)插值的LMAPS方法則省去了調(diào)節(jié)形參c的時間，在降低計算量的基礎上提高了計算效率。文中選取MQ函數(shù)和Matern函數(shù)作為LMAPS方法中的基函數(shù)，并根據(jù)數(shù)值結果進行誤差比較分析。這里采用MQ函數(shù)的一般形式:

其中，x=(x，y)表示在物理空間上支撐域內(nèi)點的坐標，c是形狀參數(shù)，對方程(5)求積分［8-9］可得

其中，r= ‖x－xj‖。

如果選取Matern函數(shù)作為基函數(shù)有

其中，ΔΦ =r2K2(r)，γ是歐拉常數(shù)，K0(r)和K1(r)分別是0階和1階第二類貝塞爾函數(shù)。

1.4 形參c的優(yōu)化方法

由于形參c的選取直接影響基于MQ函數(shù)插值的LMAPS方法的近似精度，傳統(tǒng)意義下，通過不斷嘗試不同的形參c［10］或者一些特殊的方法，比如說，Contour Pade’算法［11］來規(guī)避系數(shù)陣的病態(tài)或滿秩從而得到一個合適的形參。但是這些方法都增加了計算成本，降低了計算效率并且給處理大規(guī)模問題帶來諸多不便。

為了尋找最優(yōu)形參c，并且平衡用MQ函數(shù)作為基函數(shù)的LMAPS方法求解PDEs得到的數(shù)值解的精確性和穩(wěn)定性，這里采用以分析交叉驗證(Leave－One－Out Cross Validation，LOOCV)［12］方法為理論基礎的Rippa LOOCV算法來解決離散數(shù)據(jù)插值問題中形參c的優(yōu)化以及局部支撐域內(nèi)ns的選取問題［12-13］。

2 數(shù)值算例

為了比較MQ函數(shù)和Matern函數(shù)在LMAPS方法中的近似精度，采用基于這兩種函數(shù)的LMAPS方法求解不規(guī)則區(qū)域和規(guī)則區(qū)域上的偏微分方程，并給出誤差分析。求解過程中選取kd－tree算法進行局部區(qū)域相鄰節(jié)點的搜索，并分別通過Rippa LOOCV算法以及不斷調(diào)試形參c來提高計算的近似精度和計算效率。最大絕對誤差(MAE)、最大相對誤差(MRE)、均方根誤差(RMSE)定義如下:

其中，n是總節(jié)點數(shù)，k是時間層，^u(xj，tk)和 u(xj，tk)分別表示k時間層上的數(shù)值解和精確解。

這里選取常見于靜電學、機械工程等物理領域的Possion方程以及被用來解決激波、淺水波、交通流動力學等物理問題的Burgers′方程作為數(shù)值算例來驗證上述兩種函數(shù)的有效性。

算例1 考慮不規(guī)則區(qū)域下不規(guī)則點分布的二維Possion方程其邊界是一個不規(guī)則區(qū)域，計算區(qū)域如圖1所示。

圖1 n=4 000，nb=200時不規(guī)則區(qū)域下節(jié)點不均勻分布的Possion問題的計算區(qū)域Fig.1 Computational domain and distribution of the interior and boundary points with n=4 000，nb=200

圖2 是總節(jié)點數(shù)n=4 000，邊界點數(shù)nb=200時，優(yōu)化形參c后的MQ函數(shù)和Matern函數(shù)作為基函數(shù)得到的相對誤差對比圖?？梢钥闯?，這兩種函數(shù)的計算精度都比較滿意，在整個不規(guī)則計算區(qū)域上得到的誤差基本一致，并且都是平滑下降的。相比MQ函數(shù)，Matern函數(shù)在不規(guī)則邊界各角處的誤差出現(xiàn)了輕微的波動現(xiàn)象。

圖2 n=4 000，nb=200時MQ和Matern函數(shù)得到的相對誤差比較Fig.2 Profile of RAE using MQ and Matern with n=4 000，nb=200

表1為nb=200，n不同時，MQ和Matern函數(shù)得到的誤差結果。一般而言，n越多，網(wǎng)格劃分越密，所得的數(shù)值解精度越高，但實際并非如此。與MQ函數(shù)相反，隨著n的增大，Matern函數(shù)取得的誤差不斷增大，當增大到某個特定值時，MQ函數(shù)得到的誤差產(chǎn)生了較大的波動并出現(xiàn)了增大趨勢。這說明誤差不僅與總節(jié)點數(shù)目n有關，還與節(jié)點分布有著密切的關系。

總的來說，在處理不規(guī)則點不均勻分布問題時，優(yōu)化形參c后的MQ函數(shù)得到的數(shù)值結果相比LMAPS－Matern方法具有更高的計算精度和計算效率。但是在總節(jié)點數(shù)n增大到一定程度條件下，此時從數(shù)值解的穩(wěn)定性上來看，Matern函數(shù)相比MQ函數(shù)更有優(yōu)勢。

表1 MQ和Matern函數(shù)在不同n時數(shù)值結果的誤差對比Tab.1 Errors and com putational time versus nusing MQ and Matern

算例2 考慮二維不定常Burgers′方程組:

其中，Ω ∪ ?Ω = ［0，1］2，0 ＜ t＜ + ∞，方程的精確解［14］ 為

圖3，4 是在 n=441，Re=100，Δt=10－3的條件下，t分別取t=0，t=1，t=2時的數(shù)值解圖像。由圖可見，MQ函數(shù)和Matern函數(shù)求得的數(shù)值結果基本一致，隨著時間的增大，數(shù)值解的梯度變大，解的不連續(xù)性增強。此外，與v相反，得到的u的數(shù)值解的不連續(xù)區(qū)域在時間t的推動下逐漸向坐標中心移動。

圖3 n=441，Re=100，c=50時MQ函數(shù)在不同時刻得到的數(shù)值結果Fig.3 uand v distributions obtained by MQ with n=441，Re=100，c=50 at different time

圖4 n=441，Re=100時M atern函數(shù)在不同時刻得到的數(shù)值結果Fig.4 uand v distributions obtained by Matern with n=441，Re=100 at different time

表 2，3 是 Δt=10－4，t=0.1 時，兩種函數(shù)得到的誤差。數(shù)值結果表明它們都達到了相似的近似精度，并且隨著Re的增大，誤差均明顯增大，當Re增大到某一特定值時，相比MQ函數(shù)，Matern函數(shù)得到了更精確的結果。同時隨著總節(jié)點數(shù)的不斷增多， Matern函數(shù)的優(yōu)勢也更加明顯。

表2 t=0.1時MQ函數(shù)的誤差結果Tab.2 Obtained error by MQ for example 2 at t=0.1

表3 t=0.1時Matern函數(shù)的誤差結果Tab.3 Obtained error by Matern for example 2 at t=0.1

結合圖3，4，在圖5中可以看出，隨著Re的增大，在數(shù)值解梯度較大的區(qū)域，這兩種函數(shù)取得的絕對誤差相比光滑的區(qū)域要大得多，并且誤差圖像出現(xiàn)了不同層次的波動。當Re達到100時，Burgers′方程接近半雙曲型，此時用這兩種函數(shù)作為徑向基函數(shù)的LMAPS方法都不能得到穩(wěn)定的數(shù)值解;但是相比MQ函數(shù)，Matern函數(shù)得到了較高的精度以及較小的波動?？偟膩碚f，無論從近似精度還是計算效率上來看，Matern函數(shù)對于求解規(guī)則區(qū)域上多個變量的半雙曲型偏微分方程更有優(yōu)勢。

圖5 n=441，t=0.2時MQ和M atern函數(shù)在不同下的絕對誤差比較Fig.5 Comparison of the error p rofiles of uobtained by MQ and Matern with n=441，t=0.2

3 結語

介紹了基于徑向基函數(shù)插值的無網(wǎng)格LMAPS方法，分別選取MQ函數(shù)和Matern函數(shù)作為基函數(shù)，并利用局部配點法構造低階線性方程組進行插值近似來避免全局矩陣的病態(tài)和滿秩。文中選取不規(guī)則區(qū)域上的Possion問題，采用優(yōu)化形參c后MQ函數(shù)與Matern函數(shù)進行誤差比較，同時選取規(guī)則區(qū)域上的二維Burgers′方程作為算例，并給出相應的誤差分析。

數(shù)值實驗表明這兩種函數(shù)都取得了較高的精度，由于避免了形參c的選取，優(yōu)化形參c后MQ函數(shù)相比Matern函數(shù)得到更高的近似精度和計算效率。而無論是求解不規(guī)則區(qū)域點不均勻分布問題還是高維半雙曲型的偏微分方程，Matern函數(shù)得到的數(shù)值解都有著更強的穩(wěn)定性。

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(責任編輯:楊 勇)