Numerical method for solving an initial-boundary value problem for a multidimensional loaded parabolic equation of a general form with conditions of the third kind
- Authors: Beshtokova Z.V.1,2
-
Affiliations:
- North-Caucasus Center for Mathematical Research, North-Caucasus Federal University
- Kabardino-Balkarian State University named after H.M. Berbekov
- Issue: Vol 26, No 1 (2022)
- Pages: 7-36
- Section: Differential Equations and Mathematical Physics
- URL: https://journals.eco-vector.com/1991-8615/article/view/103401
- DOI: https://doi.org/10.14498/vsgtu1908
- ID: 103401
Cite item
Full Text
Abstract
An initial-boundary value problem is studied for a multidimensional loaded parabolic equation of general form with boundary conditions of the third kind. For a numerical solution, a locally one-dimensional difference scheme by A.A. Samarskii with order of approximation is constructed. Using the method of energy inequalities, we obtain a priori estimates in the differential and difference interpretations, which imply uniqueness, stability, and convergence of the solution of the locally one-dimensional difference scheme to the solution of the original differential problem in the norm at a rate equal to the order of approximation of the difference scheme. An algorithm for the computational solution is constructed and numerical calculations of test cases are carried out, illustrating the theoretical calculations obtained in this work.
Full Text
Введение. Нагруженными дифференциальными уравнениями в литературе принято называть уравнения, содержащие функции от решения на многообразиях меньшей размерности, чем размерность области определения искомой функции [1]. Краевые задачи для нагруженных дифференциальных уравнений возникают при изучении движения подземных вод в задачах управления качеством водных ресурсов, когда в водоем поступает из источников загрязняющее вещество определенной интенсивности, при построении математической модели переноса дисперсных загрязнений в пограничном слое атмосферы.
Среди таких задач наиболее сложными с точки зрения численной реализации считаются многомерные (по пространственным переменным) задачи. Сложность заключается в значительном увеличении объема вычислений, возникающем при переходе от одномерных задач к многомерным. В этой связи актуальное значение приобретает задача построения экономичных разностных схем для численного решения многомерных задач, обладающих возможностью достаточно эффективной стабилизации решений (устойчивостью) и требующих при переходе со слоя на слой затраты числа арифметических операций , пропорционального числу узлов сетки, так что , где , — размерность области, — шаг сетки по направлению .
Настоящая работа посвящена построению локально-одномерных (экономичных) разностных схем для численного решения начально-краевой задачи для многомерного нагруженного параболического уравнения общего вида с краевыми условиями третьего рода, суть которой состоит в сведении перехода со слоя на слой к последовательному решению ряда одномерных задач по каждому из координатных направлений. При этом каждая из вспомогательных задач может не аппроксимировать исходную задачу, но в совокупности и в специальных нормах такая аппроксимация имеет место [2-4].
В разработку теории нагруженных дифференциальных уравнений большой вклад внесли идеи работ [5, 6]. Отметим также, что в обзорных работах A. M. Нахушева на многочисленных примерах показана практическая и теоретическая важность исследований нагруженных дифференциальных уравнений. Одним из методов приближенного решения краевых задач для дифференциальных уравнений является предложенный A. M. Нахушевым метод редукции интегро-дифференциальных уравнений к нагруженным дифференциальным уравнениям. В его работе [1] впервые указана связь нелокальных задач с нагруженными уравнениями. Нелокальные задачи типа Бицадзе–Самарского для уравнений Лапласа и теплопроводности эквивалентно редуцированы к локальным задачам для нагруженных дифференциальных уравнений.
1. Постановка задачи. В цилиндре , основанием которого является -мерный прямоугольный параллелепипед
с границей , рассматривается задача
(1)
(2)
(3)
где
— фиксированная точка интервала , ; , , — положительные постоянные; ; — непрерывные функции.
В дальнейшем будем предполагать, что коэффициенты уравнения и граничных условий из задачи (1)–(3) удовлетворяют необходимым по ходу изложения условиям, обеспечивающим нужную гладкость решения в цилиндре .
С помощью выбора коэффициентов можно регулировать интенсивность источников (стоков) в точках .
Далее через , будем обозначать положительные постоянные, зависящие только от входных данных исходной дифференциальной задачи (1)–(3).
Допуская существование регулярного решения задачи (1)–(3) в цилиндре , получим априорную оценку для ее решения. Для получения априорной оценки воспользуемся методом энергетических неравенств. Умножим уравнение (1) скалярно на и получим энергетическое тождество:
(4)
Воспользуемся скалярным произведением и нормой:
Справедлива следующая [7]
Теорема 1. Пусть — область с гладкой границей Для элементов из определены следы на областях гладких гиперповерхностей как элементы и они непрерывно меняются Для них справедливы неравенства вида
и
где — единичный вектор нормали к в точке а — криволинейный цилиндр образованный отрезками этих нормалей длины — наибольшая из тех длин , при которых — постоянная не зависящая от функции
Для всех элементов из с "кусочно-гладкой границей" справедлива оценка
Преобразуем интегралы, входящие в тождество (4), с учетом теоремы 1:
(5)
(6)
Далее для оценки слагаемых в правой части применим -неравенство Коши:
(7)
(8)
(9)
где , , , .
Учитывая преобразования (5)–(9), из (4) получаем неравенство
(10)
Первое слагаемое в правой части (10) с учетом (2) оценим следующим образом:
(11)
Из (11), пользуясь теоремой 1 и -неравенством Коши, получим оценку
(12)
Тогда из неравенства (10) с учетом (12) находим
(13)
Проинтегрируем (13) по от 0 до , тогда получим
(14)
Выбирая из (14) находим
(15)
На основании леммы Гронуолла [7] из (15) получаем неравенство
(16)
где зависит только от входных данных задачи (1)–(3).
Из априорной оценки (16) следует единственность решения исходной задачи (1)–(3), а также непрерывная зависимость решения задачи от входных данных на каждом временном слое в -норме.
2. Построение локально-одномерной разностной схемы (ЛОС). Пространственную сетку выберем равномерной по каждому направлению с шагом , :
По аналогии с [8] на отрезке также введем равномерную сетку
с шагом Каждый из отрезков разобьем на частей, введя точки , и обозначим через полуинтервал, где
Уравнение (1) перепишем в виде
или
где , — произвольные функции, обладающие той же гладкостью, что и удовлетворяющие условию нормировки
На каждом полуинтервале , будем последовательно решать задачи
(17)
(18)
полагая при этом [8, с. 522]
Аналогично [8, c. 401] получим для уравнения (17) номера монотонную схему второго порядка аппроксимации по . Для этого рассмотрим последнее уравнение при фиксированном с возмущенным оператором :
(19)
где
, — разностное число Рейнольдса,
Аппроксимируем каждое уравнение (18), (19) номера двухслойной неявной схемой на полуинтервале , тогда получим цепочку из одномерных разностных уравнений:
(20)
К уравнению (20) надо присоединить граничные и начальное условия. Запишем разностный аналог для граничных условий (2):
(21)
Условия (21) имеют порядок аппроксимации Повысим порядок аппроксимации до на решениях уравнения (17) при каком-либо :
Итак,
(22)
В (22) отбросим величины порядка малости и , заменим на , тогда (22) перепишется так:
или
где
Таким образом, приходим к цепочке одномерных схем с нелокальными граничными условиями при каждом :
(23)
(24)
(25)
где
Задачу (23)–(25) перепишем в операторном виде
(26)
где
3. Погрешность аппроксимации ЛОС. Характеристикой точности решения локально-одномерной схемы является разность где — решение исходной задачи (1)–(3). Подставляя в разностную задачу (23)–(25), получим задачу для погрешности :
(27)
где
Обозначив через
и замечая, что если представим погрешность в (27) в виде суммы :
Очевидно, что
Запишем граничное условие так:
Пусть , где — решение исходной дифференциальной задачи (1)–(3). Подставляя , получим
К правой части полученного выражения добавим и вычтем
Тогда
В силу граничных условий (2) выражение, стоящее в скобках, есть ноль. Поэтому
имеем
Итак, задачу для погрешности запишем в виде
(28)
где
4. Устойчивость локально-одномерной схемы. Умножим уравнение (26) скалярно на :
(29)
где
Преобразуем каждое слагаемое тождества (29):
(30)
где означает, что норма берется по переменной при фиксированных значениях остальных переменных.
(31)
Так как
заменим на Тогда выражение (31) перепишем в виде
(32)
(33)
C помощью леммы 1 из [9] находим оценки для слагаемых, входящих в правую часть (32):
где , .
Подставляя (30), (33) и все полученные оценки после суммирования по , , в тождество (29), находим
Выбирая , из последнего находим
(34)
Просуммируем (34) сначала по :
(35)
а затем, умножая обе части на и суммируя по от до , получаем
(36)
Из (36) имеем
(37)
Покажем, что имеет место неравенство
где , — известные положительные постоянные.
Перепишем неравенство (35) в следующем виде:
(38)
Просуммируем (38) по от 1 до , тогда получим
(39)
Не нарушая общности, можно считать, что
в противном случае (38) будем суммировать до такого , при котором достигает максимального значения при фиксированном . Тогда (39) перепишем в виде
(40)
Так как из (37) следует, что
(41)
из (40) с учетом (41) имеем
Выбирая , из последнего находим
Вводя обозначение последнее соотношение можно переписать в виде
(42)
где , — известные положительные постоянные.
Применяя к (42) лемму 4 [10, с.171], получаем априорную оценку
(43)
где не зависит от и .
Итак, справедлива
Теорема 2. Локально-одномерная схема (23)–(25) устойчива по начальным данным и правой части, так что для решения разностной задачи (23)–(25) при справедлива оценка (43).
5. Сходимость локально-одномерной схемы. По аналогии с [8, с. 528] представим решение задачи (28) в виде суммы , где определяется условиями
(44)
где
Из (44) следует , так как .
Тогда для имеем
Функция определяется условиями
(45)
(46)
(47)
(48)
Если существуют непрерывные в замкнутой области производные
то , .
Решение задачи (45)–(48) оценим с помощью теоремы 2:
(49)
Так как из оценки (49) следует
Теорема 3. Пусть задача (1)–(3) имеет единственное непрерывное в решение и существуют непрерывные в производные
тогда локально-одномерная схема (23)–(25) сходится к решению дифференциальной задачи (1)–(3) со скоростью так что при достаточно малом имеет место оценка
где
6. Алгоритм численного решения задачи. Для решения сеточных уравнений, получающихся при разностной аппроксимации нагруженных уравнений, удобно использовать метод параметрической прогонки (см. [11, c. 131]).
Перепишем задачу (1)–(3) при , , , :
(50)
(51)
(52)
Для решения задачи (50)–(52) рассмотрим сетку
где , , , Вводится один дробный шаг Обозначим сеточную функцию:
Напишем локально-одномерную схему
(53)
(54)
(55)
Приведем расчетные формулы для решения задачи (53)–(55).
На первом этапе находим решение . Для этого при каждом значении решается следующая задача:
(56)
где
Решение системы (56) будем искать в виде [11]:
(57)
Найдем теперь , , , Из (57) следует, что
Подставляя
в (57), получим
Выразим неизвестные , , через , , , следующим образом:
(58)
Найдем теперь , , Тогда, подставляя (58) в (57), получим
(59)
Выразим , , , через , , Для этого рассмотрим систему уравнений
решая которую, находим значения следующих функций:
Подставляя полученные значения в (58), с учетом (59) находим решение системы (56).
На втором этапе находим решение Для этого, как и в первом случае, при каждом значении решается задача
(60)
Решение системы (60) будем искать в виде
(61)
Найдем теперь Из (61) следует, что
Подставляя
в (61), получим
Выразим неизвестные , , через , , , следующим образом:
(62)
Найдем теперь , , Тогда, подставляя (62) в (61), получим
(63)
Выразим через Для этого рассмотрим систему уравнений
решая которую, находим значения следующих функций:
Подставляя полученные значения в (62), с учетом (63) находим решение системы (60).
Каждая из задач (56), (60) решается, как видно, методом параметрической прогонки (см. [11, с. 131]).
7. Тестовая задача и численные результаты. Коэффициенты уравнения и граничных условий исходной дифференциальной задачи (1)–(3) подбираются таким образом, чтобы точным решением при была функция
Ниже в табл. 1, 2 при уменьшении размера сетки приведены максимальное значение погрешности () и вычислительный порядок сходимости (ПС) в нормах и , где , когда . Погрешность уменьшается в соответствии с порядком аппроксимации .
Вычислительный порядок сходимости определяется по следующей формуле:
где — погрешность, соответствующая .
Таблица 1. Изменение погрешности в норме при уменьшении размера сетки на , когда [The maximum value of the error and the computational order of convergence (CO) in the norm when the grid size is reduced by , if ]
CO in | ||
/20 | 0.001858105 |
|
/40 | 0.000592952 | 1.6478 |
/80 | 0.000163636 | 1.8574 |
/160 | 0.000044111 | 1.8913 |
Таблица 2. Изменение погрешности в норме при уменьшении размера сетки на , когда . [The maximum value of the error and the computational order of convergence (CO) in the norm when the grid size is reduced by , if ]
CO in | ||
/20 | 0.007805524 |
|
/40 | 0.002882977 | 1.4369 |
/80 | 0.000857080 | 1.7501 |
/160 | 0.000226344 | 1.9209 |
Конкурирующие интересы. В публикации статьи отсутствуют конкурирующие финансовые или нефинансовые интересы.
Авторский вклад и ответственность. Я несу полную ответственность за предоставление окончательной версии рукописи в печать. Окончательная версия рукописи мною одобрена.
Финансирование. Исследование выполнялось без финансирования.
About the authors
Zaryana V. Beshtokova
North-Caucasus Center for Mathematical Research, North-Caucasus Federal University; Kabardino-Balkarian State University named after H.M. Berbekov
Author for correspondence.
Email: zarabaeva@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-8020-4406
SPIN-code: 4704-0910
Scopus Author ID: 57195928671
ResearcherId: AAH-9338-2020
Researcher Dept. of Computational Methods; Postgraduate Student
Russian Federation, 1, Pushkin str., Stavropol, 355017; 173, Chernyshevsky str., Nalchik, 360004References
- Nakhushev A. M. Loaded equations and their applications, Differ. Uravn., 1983, vol. 19, no. 1, pp. 86–94 (In Russian).
- Dyakonov E. G. Difference schemes with a splitting operator for nonstationary equations, Sov. Math., Dokl., 1962, vol. 3, no. 1, pp. 645–648.
- Samarskii A. A. On an economical difference method for the solution of a multidimensional parabolic equation in an arbitrary region, USSR Comput. Math. Math. Phys., 1963, vol. 2, no. 5, pp. 894–926. https://doi.org/10.1016/0041-5553(63)90504-4.
- Samarskii A. A. Local one dimensional difference schemes on non-uniform nets, USSR Comput. Math. Math. Phys., 1963, vol. 3, no. 3, pp. 572–619. https://doi.org/10.1016/0041-5553(63)90290-8.
- Budak V. M., Iskenderov A. D. A class of inverse boundary value problems with unknown coefficients, Sov. Math., Dokl., 1967, vol. 8, no. 1, pp. 1026–1030.
- Krall A. M. The development of general differential and general differential boundary systems, Rocky Mountain J. Math., 1975, vol. 5, no. 4, pp. 493–542. https://doi.org/10.1216/RMJ-1975-5-4-493.
- Ladyzhenskaya O. A. The Boundary Value Problems of Mathematical Physics, Applied Mathematical Sciences, vol. 49. New York, Springer, 1985, xxx+322 pp. https://doi.org/10.1007/978-1-4757-4317-3.
- Samarskii A. A. Teoriia raznostnykh skhem [Theory of Difference Schemes]. Moscow, Nauka, 1983, 616 pp. (In Russian)
- Andreev V. B. On the convergence of difference schemes approximating the second and third boundary value problems for elliptic equations, USSR Comput. Math. Math. Phys., 1968, vol. 8, no. 6, pp. 44–62. https://doi.org/10.1016/0041-5553(68)90092-X.
- Samarskii A. A., Gulin A. B. Ustoichivost’ raznostnykh skhem [Stability of Difference Schemes]. Moscow, Nauka, 1973, 415 pp. (In Russian)
- Voevodin A. F., Shugrin S. M. Chislennye metody rascheta odnomernykh sistem [Numerical Methods for Calculating One-Dimensional Systems]. Novosibirsk, Nauka, 1981, 208 pp. (In Russian)