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J-GLOBAL ID：202202261334865752   整理番号：22A0571135

非局所対流支配拡散問題に対するPetrov-Galerkin法【JST・京大機械翻訳】

A Petrov-Galerkin method for nonlocal convection-dominated diffusion problems

著者 (6件)： Leng Yu (School of Mechanical Engineering, Purdue University, West Lafayette, IN 47907, United States) ,  Leng Yu (Department of Petroleum and Geosystems Engineering, The University of Texas at Austin, Austin, TX 78712, United States) ,  Tian Xiaochuan (Department of Mathematics, University of California, San Diego, CA 92093, United States) ,  Demkowicz Leszek (Oden Institute for Computational Engineering and Sciences, The University of Texas at Austin, Austin, TX 78712, United States) ,  Gomez Hector (School of Mechanical Engineering, Purdue University, West Lafayette, IN 47907, United States) ,  Foster John T. (Department of Petroleum and Geosystems Engineering, The University of Texas at Austin, Austin, TX 78712, United States)
資料名： Journal of Computational Physics  (Journal of Computational Physics)
巻： 452  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0860A  ISSN： 0021-9991  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 非局所対流支配拡散問題のクラスに対するPetrov-Galerkin(PG)法を示した。著者らのアプローチには2つの主成分がある。最初に,著者らは,試験空間ノルム,すなわち,最適試験ノルムによって誘発されるように,試験空間に関するノルムを定義して,そこで,インフスアップ条件を,問題と一様に無関係に満足させることができた。非局所拡散と対流カーネルに関する一般的仮定を有する最適試験ノルムの下で非局所対流支配拡散問題のクラスの適切性を示した。第二に,Cohen et al.(2012)のフレームワークに従って,オリジナルの非局所対流支配拡散問題を,数値アルゴリズムの安定化として濃縮試験空間を選ぶように,より大きな混合問題に埋め込む。数値実験では,1dで効率的に実装できる近似最適試験ノルムを使用し,試験空間でのエネルギーノルムに対するその性能を研究した。均一h-およびp-精密化を用いた非局所問題に対する収束研究および遷移層における鋭い勾配を有する平滑製造解および解の両方に対する適応h精密化を行った。さらに,著者らは,PG法がTianとDu(2014)における概念に従って漸近的に適合することを確認した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 収束 ,  *対流 ,  近似法 ,  精密化 ,  *Galerkin法 ,  ノルム
準シソーラス用語： Petrov-Galerkin法 ,  数値実験 ,  数値アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 非局所対流支配拡散 ,  Petrov-Galerkin ,  最適試験ノルム ,  適切性 ,  適応精密化 ,  漸近的に両立可能なスキーム

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  流体動力学一般  (BC02010G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 対流 ,  支配 ,  拡散 ,  Petrov-Galerkin法