An efficient method for numerical solution of volume integral fredholm equations for acoustic wave propagation modeling problems

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The purpose of the research is to develop a numerical scheme using iterative methods for solving systems of equations for solving bulk acoustic problems with inhomogeneous refraction index. The paper presents a formulation of the acoustic wave propagation problem in the form of a volume integral Fredholm equation of the second kind. A structured volume rectangular mesh is used to discretize the problem for the purpose of subsequent numerical solution. Using discretization, the problem formulation is reduced to a discretized operator in the form of a system of equations with a large number of variables and an operator matrix of high dimensionality. Taking into account the peculiarities of the integral kernels of the Helmholtz equation in integral form, numerical methods for solving the systems of equations using modifications of the matrix-vector multiplication of Toeplitz matrices by a vector based on the fast discrete Fourier transform are given. Numerical results of a set of programs for modeling propagation realizations of a plane wave model in a volumetric medium with inhomogeneous refraction index are demonstrated. Special attention in this paper is paid to the possibility of fast solution of mathematical physics problems on a structured grid of high dimensionality, which will allow us to consider the features of the solution on complex inhomogeneous boundaries, as well as to simplify the approximation of the solution. Finally, conclusions will be drawn about the quality of the obtained solutions on different examples of inhomogeneities of the considered volume domain.

Авторлар туралы

Ivan Yurchenkov

MIREA – Russian Technological University

Email: yurchenkov@mirea.ru
Moscow

Әдебиет тізімі

  1. БУКАНСУС С., МАНДЭ С., ТАИР Б. и др. Построение обобщенных итерационных методов, используемых для решения интегрального уравнения Фредгольма // Вычис-лительные методы и программирование. – 2022. – T. 23, №4. – C. 350–364.
  2. ДЕМИДОВИЧ Б.П. Численные методы анализа. При-ближение функций, дифференциальные и интегральные уравнения: учебное пособие. – СПб.: Лань, 2022. – 400 с.
  3. КУДРЯШОВА Н.Ю. Граничные интегральные уравнения: учебное пособие. – Пенза: ПГУ, 2018. – 72 с.
  4. НУРУТДИНОВА И.Н., ПОЖАРСКИЙ Д.А. Интеграль-ное исчисление. Дифференциальные уравнения. Ряды: учебное пособие. – Ростов-на-Дону: Донской ГТУ, 2021. – 96 с.
  5. ТАИР Б., СЕГНИ C., ГИББИ Х. и др. Два численных ме-тода решения линейного интегро-дифференциального уравнения Фредгольма со слабо сингулярным ядром // Вычислительные методы и программирование. – 2022. – T. 23, №2. – C. 117–136.
  6. САМОХИН А.Б., САМОХИНА А.С., ЮРЧЕНКОВ И.А. Интегральное уравнение Фредгольма для задач акусти-ческого рассеяния на трёхмерных прозрачных структу-рах // Дифференциальные уравнения. – 2023. – Т. 59, №9. – С. 1260–1265.
  7. САМОХИН А.Б., САМОХИНА А.С., ШЕСТОПА-ЛОВ Ю.В. и др. Итерационные методы градиентного спуска для решения линейных уравнений // Журнал вы-числительной математики и математической физики. – 2019. – Т. 59, №8. – С. 1331–1339.
  8. САМОХИН А.Б. Численный метод решения объемных интегральных уравнений на неравномерной сетке // Журнал вычислительной математики и математической физики. – 2021. – Т. 61, №5. – С. 878–884.
  9. САМОХИН А.Б., ЮРЧЕНКОВ И.А. Численные методы решения стационарных объемных интегральных уравне-ний Фредгольма второго рода для задач распростране-ния и рассеяния электромагнитных волн // Материалы Всероссийской открытой научной конференции «Совре-менные проблемы дистанционного зондирования, радио-локации, распространения и дифракции волн: Всерос-сийские открытые Армандовские чтения», Муром, 25–27 июня 2024 года. – Муром: Владимирский государствен-ный университет им. Александра Григорьевича и Нико-лая Григорьевича Столетовых, 2024. – С. 103–112.
  10. САМОХИН А.Б. Объемные сингулярные интегральные уравнения электродинамики: монография. – М.: Техно-сфера, 2021. – 218 с.
  11. САМОХИН А.Б. Методы и эффективные алгоритмы решения многомерных интегральных уравнений // Russian Technological Journal. – 2022. – T.10, №6. – С. 70–77.
  12. COLTON D., KRESS R. Inverse acoustic and electromag-netic scattering theory. – Springer-Verlag, Berlin, 1992. – 328 p.
  13. SCHOUTROP C.E.M, TEN THIJE BOONKKAMP J.H.M., VAN DIJK J. Reliability Investigation of BiCGStab and IDR Solvers for the Advection-Diffusion-Reaction Equation. // Communications in Computational Physics. – 2022. – Vol. 32, No. 1. – P. 156–188.
  14. ZOU Q. GMRES algorithms over 35 years // Applied Math-ematics and Computation. – 2023. – Vol. 445. – P. 127869.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML


Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қол жетімді Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

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».