Апостериорные тождества для мер отклонений от точных решений нелинейных краевых задач

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Получены функциональные тождества, которые выполняются для отклонений от точных решений краевых и начально-краевых задач с монотонными операторами. Тождества выполняются для любых функций из соответствующего функционального класса, который содержит точное решение задачи. Левая часть тождества представляет собой сумму мер отклонений приближенного решения от точного. Показано, что именно такие меры являются естественными характеристиками точности приближенных решений. В некоторых случаях правая часть тождества содержит только известные данные задачи и функции, характеризующие приближенное решение. Такое тождество можно прямо использовать для контроля точности. В других случаях правая часть включает неизвестные функции. Однако их можно исключить и получить полностью вычисляемые двусторонние оценки. При этом необходимо использовать специальные функциональные неравенства, связывающие меры отклонения со свойствами рассматриваемого монотонного оператора. В качестве примера такие оценки и точные значения соответствующих констант получены для класса задач с оператором \(\alpha \)‑Лапласиана. Показано, что тождества и вытекающие из них оценки позволяют оценивать погрешность любых аппроксимаций независимо от способа их получения. Кроме того, они позволяют сравнивать точные решения задач с различными данными, что дает возможность оценивать ошибки математических моделей, например тех, что возникают при упрощении коэффициентов дифференциального уравнения. В первой части статьи теория и приложения касаются стационарных моделей, а затем основные результаты переносятся на эволюционные модели с монотонными пространственными операторами. Библ. 30. Фиг. 2.

Об авторах

С. И. Репин

СПб отд. Математического института им. В.А. Стеклова РАН; СПб Политехнический университет Петра Великого

Автор, ответственный за переписку.
Email: repin@pdmi.ras.ru
Россия, 191023, Санкт-Петербург, наб. р. Фонтанка, 27; Россия, 195251, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, 29

Список литературы

  1. Rump S.M. Algorithms for verified inclusions–theory and practice. In: Reliability in Computation (ed. R.E. Moore), Academic Press, New York, 1988. P. 109–126.
  2. Trefethen L.N. Approximation Theory and Approximation Practice, Extended Edition. Society for Industrial and Applied Mathematics, 2019.
  3. Brandts J., Krizek M., Zhang Z. Paradoxes in numerical calculations // Neural Network World. 2016. V. 26. № 3. P. 317–330.
  4. Brezzi F., Fortin M. Mixed and Hybrid Finite Element Methods. Springer Ser. in Comput. Math., 15. New York, 1991.
  5. Ciarlet P. The finite element method for elliptic problems. North-Holland, Amsterdam, 1987.
  6. Babuška I., Rheinboldt W.C. Error estimates for adaptive finite element computations // SIAM J. Numer. Anal. 1978. V. 15. P. 736–754.
  7. Verfürth R. A Review of A Posteriori Error Estimation and Adaptive Mesh-Refinement Techniques. Wiley-Teubner, Stuttgart, 1996.
  8. Zienkiewicz O.C., Zhu J.Z. A simple error estimator and adaptive procedure for practical engineering analysis // Int. J. Num. Meth. Engng. 1987. V. 24. P. 337–357.
  9. Repin S. A posteriori estimates for partial differential equations. Walter de Gruyter GmbH & Co. KG, Berlin, 2008.
  10. Repin S. Two-sided estimates of deviation from exact solutions of uniformly elliptic equations. In: Proceedings of the St. Petersburg Mathematical Society V. IX, P. 143–171, translation in Amer. Math. Soc. Transl. Ser. 2, 209, Amer. Math. Soc., Providence, RI, 2003.
  11. Repin S. A posteriori error estimation for variational problems with uniformly convex functionals // Math. Comp. 2000. V. 69 № 230. P. 481–500.
  12. Repin S., Sauter S. Accuracy of Mathematical Models, Tracts in Mathematics 33 Europ Math Soc, Berlin, 2020.
  13. Репин С.И. Тождество для отклонений от точного решения задачи и его следствия // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2021. V. 61. № 12. P. 1986–2009.
  14. Ekeland I., Temam R. Convex analysis and variational problems. North-Holland, Amsterdam, 1976.
  15. Mikhlin S.G. Variational Methods in Mathematical Physics. Pergamon Press, Oxford, 1964.
  16. Репин С.И. Контроль точности приближенных решений одного класса сингулярно возмущенных краевых задач // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2022. V. 62. № 11. P. 1822–1839.
  17. Prager W., Synge J.L. Approximations in elasticity based on the concept of functions space // Quart. Appl. Math. 1947. V. 5. P. 241–269.
  18. Braess D. Finite elements. Cambridge Univer. Press, Cambridge, 1997.
  19. Braess D., Schöberl J. Equilibrated residual error estimator for edge elements // Math. Comp. 2008. V. 77. № 262. P. 651–672.
  20. Clarkson J.A. Uniformly convex spaces// Transact. Am. Math. Soc. 1936. V. 40. P. 396–414.
  21. Соболев С.Л. Некоторые применения функционального анализа в математической физике. Ленинград: Изд.-во ЛГУ, 1950.
  22. Мосолов П.П., Мясников В.П. Механика жесткопластических сред. М.: Наука, 1981.
  23. Bildhauer M., Repin S. Estimates from the deviation from the minimizer for variational problems with power growth functionals // Зап. научн. сем. ПОМИ. 2006. V. 336. P. 5–24.
  24. Pastukhova S.E., Khripunova A.S. Gamma-closure of some classes of nonstandard convex integrands // J. Math. Sci. (N.Y.). 2011. V. 177. № 1. P. 83–108.
  25. Lindqvist P. Notes on the p-Laplace equation. University of Jyväskylä Depart. of Math. and Statist., Rep. 161, 2017.
  26. DiBenedetto E. Degenerate Parabolic Equations. Springer-Verlag, New York, 1993.
  27. Repin S. A posteriori error estimates for approximate solutions of variational problems with power growtn functionals // Зап. научн. сем. ПОМИ. 1997. V. 249. P. 244–255.
  28. Fuchs M., Repin S. A posteriori error estimates of functional type for variational problems related to generalized Newtonian fluids // Math. Meth. Appl. Sci. 2006. V. 29. № 18. P. 2225–2244.
  29. Пастухова C.Е. Апостериорные оценки отклонения от точного решения в вариационных задачах с нестандартными условиями коэрцитивности и роста // Алгебра и анализ. 2020. V. 32. № 1. P. 51–77.
  30. Repin S. Error identities for parabolic initial boundary value problems // Zap. Nauchn. Sem. POMI. 2021. V. 508. P. 147–172.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

Скачать (69KB)
3.

Скачать (77KB)

© С.И. Репин, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».