半线性椭圆 PDE 的 Jacobi 方法的收敛性

计算科学 有限差分 非线性方程 迭代法
2021-12-07 05:46:15

我有泊松方程的迭代有限差分方案

2u=ρ
这是 Jacobi 方法,其形式为(对于一维系统) 非线性方程是否有类似的方案 我尝试了以下 但无法得到一致的答案。
uin+1=12(ui+1n+ui1n+ρi h2)
2u=ρ euv
uin+1=12(ui+1n+ui1n+ρi euinvi h2)

上面,我给出了一个一维的例子。我正在解决一个立方体上的 3D 版本。立方体的正面和背面具有冯诺依曼边界条件(等于 0),顶部、底部、左侧和右侧具有狄利克雷边界条件(也等于 0)。我最初的猜测是无处不在。u=0

1个回答

Jaocbi 迭代假设右手尺寸是迭代的常数。以下是错误分析的完成方式。

Ax=b

A=A1A2

A1xk+1=A2xk+b

[A1xk+1=A2xk+b][Ax=b]

A1ϵk+1=A2ϵk

ϵk+1=(A11A2)ϵk

ϵk+1=(A11A2)kϵ0

因此,如您所见,b 必须在迭代之间保持不变,才能使错误分析有效。此外,Jacobi 是一种缓慢的方法,因为像您这样的中心方案的最大特征值接近 1。

因此,Jacobi 可能或可能不适用于取决于解决方案的右手边,就像您的情况一样,更糟糕的是收敛速度非常慢,如果确实如此的话。我认为,你现在最好的选择是使用一种收敛性更好的方法。也许尝试 SOR 甚至更新的 Krylov 子空间方法,例如 Bi Conjugate Gradient Stabilized。