Применение многосеточного метода с полной аппроксимацией для решения одномерных нелинейных уравнений в частных производных разрывным методом Галёркина

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье рассматривается многосеточный метод с полной аппроксимацией для разрывного метода Галёркина с неявной дискретизацией по времени. Целью исследования является применение данного метода для эффективного решения задач, описываемых нелинейными уравнениями в частных производных. Разработан вычислительный алгоритм, который реализует многосеточный метод с полной аппроксимацией с применением метода Ньютона и усовершенствованного метода Ньютона-Крылова для решения возникающих нелинейных уравнений на каждом уровне сетки многосеточного метода. Такой подход позволяет существенно повысить эффективность алгоритма и сократить количество необходимых вычислительных ресурсов. Проведены численные эксперименты с применением обоих подходов к уравнению Хопфа. Исследовано влияние регуляризирующего параметра и числа Куранта на скорость сходимости внешних итераций метода Ньютона. Экспериментально показано, что использование метода Ньютона-Крылова значительно улучшает общую производительность вычислительного процесса по сравнению с традиционным методом Ньютона, хотя оба подхода демонстрируют схожий порядок сходимости, приближающийся ко второму порядку при применении квадратичных базисов.

Об авторах

Руслан Викторович Жалнин

МГУ им. Н. П. Огарёва

Email: zhrv@mrsu.ru
ORCID iD: 0000-0002-1103-3321

канд. физ.-мат. н., декан факультета математики и ИТ

Россия, 430005, Россия, г. Саранск, ул. Большевистская, д. 68/1

Михаил Сергеевич Нефедов

МГУ им. Н. П. Огарёва

Email: snef7@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0002-7347-2191

аспирант кафедры прикладной математики

Россия, 430005, Россия, г. Саранск, ул. Большевистская, д. 68/1

Светлана Халиловна Зинина

МГУ им. Н. П. Огарёва

Автор, ответственный за переписку.
Email: zininaskh@math.mrsu.ru
ORCID iD: 0000-0003-3002-281X

канд. мат. н., доцент кафедры прикладной математики

Россия, 430005, Россия, г. Саранск, ул. Большевистская, д. 68/1

Список литературы

  1. Cockburn B. An Introduction to the Discontinuous Galerkin Method for Convection Dominated Problems. Advanced Numerical Approximation of Nonlinear Hyperbolic Equations : Lecture Notes in Mathematics. 1998. Vol. 1697. P. 151-268.
  2. Hesthaven J. S., Warburton T. Nodal Discontinuous Galerkin Methods: Algorithms, Analysis, and Applications. New York: Springer, 2008. doi: 10.1007/978-0-387-72067-8
  3. Жалнин Р. В., Ладонкина М. Е., Масягин В. Ф., Тишкин В. Ф. Применение разрывного метода Галёркина для решения параболических задач в анизотропных средах на треугольных сетках // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Математическое моделирование и программирование. 2016. Т. 9, № 3. С. 144-151. doi: 10.14529/mmp160313
  4. Жалнин Р. В., Ладонкина М. Е., Масягин В. Ф., Тишкин В. Ф. Решение задач о нестационарной фильтрации вещества с помощью разрывного метода Галёркина на неструктурированных сетках // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2016. Т. 56, № 6. С. 989-998. DOI:
  5. 10.7868/S0044466916060247
  6. Брагин М. Д., Криксин Ю. А., Тишкин В. Ф. Энтропийно устойчивый разрывный метод Галеркина для двумерных уравнений Эйлера // Матем. Моделирование. 2021. Т. 33, № 2. С. 125–140. doi: 10.20948/mm-2021-02-09
  7. Масягин В. Ф., Жалнин Р. В., Тишкин В. Ф. Применение неявной схемы разрывного метода Галеркина к решению задач газовой динамики на графических ускорителях NVIDIA. //Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование . 2022. Т. 15, № 2. С. 86–99. doi: 10.14529/mmp220207
  8. Persson P.-O., Peraire J. Newton-GMRES Preconditioning for Discontinuous Galerkin Discretizations of the Navier-Stokes Equations. SIAM Journal on Scientific Computing. 2008. Vol. 30, no. 6. P. 2709–2733. doi: 10.1137/070692108
  9. Franciolini M., Botti L., Colombo A., Crivellini A. p-multigrid matrixfree discontinuous galerkin solution strategies for the under-resolved simulation of incompressible turbulent flows. Computers Fluids. 2020. DOI:
  10. 10.48550/arXiv.1809.00866
  11. Lei N., Zhang D., Zheng W. P-multigrid method for the discontinuous galerkin discretization of elliptic problems. Journal of Scientific Computing. 2025. Vol. 105, no. 76. doi: 10.1007/s10915-025-03105-7
  12. Botti L., Colombo A., Bassi F. h-multigrid agglomeration based solution strategies for discontinuous galerkin discretizations of incompressible flow problems. Journal of Computational Physics. 2017. P. 382–415. doi: 10.1016/j.jcp.2017.07.002
  13. Волков А. В. Применение многосеточного подхода к решению 3D уравнений Навье–Стокса на гексаэдральных сетках методом Галеркина с разрывными базисными функциями // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2010. Т. 50, № 3. С. 517–531. doi: 10.1134/S0965542510030103
  14. Antonietti P. F., Sarti M., Verani M. Multigrid algorithms for hp-discontinuous galerkin discretizations of elliptic problems. SIAM Journal on Numerical Analysis, 2015. Vol. 53, no. 1. P. 598–618. doi: 10.1137/130947015
  15. Fu G., Kuang W. hp-Multigrid Preconditioner for a Divergence-Conforming HDG Scheme for the Incompressible Flow Problems. J. Sci Comput. 2024. Vol. 100, no. 16. doi: 10.1007/s10915-024-02568-4
  16. Brandt A. Multi-level Adaptive Computations in Fluid Dynamics : Technical Report AIAA-79-1455. Williamsburg : AIAA, 1979.
  17. Feng W., Guo Z., Lowengrub J. S., Wise S. M. A mass-conservative adaptive FAS multigrid solver for cell-centered finite difference methods on block-structured, locallycartesian grids. Journal of Computational Physics. 2018. Vol. 352. P. 463–497. doi: 10.1016/j.jcp.2017.09.065
  18. Горобец А. В. Подход к реализации многосеточного метода с полной аппроксимацией для задач вычислительной гидродинамики // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2023. Т. 63, № 11. С. 1922-1933. doi: 10.31857/S0044466923110133
  19. Горобец А. В., Суков С. А., Магомедов А. Р. Гетерогенная параллельная реализация многосеточного метода c полной аппроксимацией в программном комплексе NOISETTE //Матем. моделирование. 2024. Т. 36, № 2. С. 129-146. doi: 10.20948/mm-2024-02-08
  20. Chan T. F., Jackson K. R. Nonlinearly preconditioned Krylov subspace methods for discrete Newton algorithms. SIAM J. Sci. Stat. Comput. 1984. Vol. 5. P. 533-542.
  21. Brown P. N., Saad Y. Hybrid Krylov methods for nonlinear systems of equations. SIAM J. Sci. Stat. Comput. 1990. Vol. 11. P. 450-481.
  22. Knoll D. A., Keyes D. E. Jacobian-free Newton-Krylov methods: a survey of approaches and applications. Journal of Computational Physics. 2004. Vol. 193, No. 2. P. 357-397. doi: 10.1016/j.jcp.2003.08.010
  23. Baker A. H., Jessup E. R., Manteuffel T. A Technique for Accelerating the Convergence of Restarted GMRES SIAM J. Matrix Anal. Appl. 2005. Vol. 26, No. 4. P. 962-984. doi: 10.1137/S0895479803422014

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Жалнин Р.В., Нефедов М.С., Зинина С.Х., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Мы используем файлы cookies, сервис веб-аналитики Яндекс.Метрика для улучшения работы сайта и удобства его использования. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были об этом проинформированы и согласны с нашими правилами обработки персональных данных.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).