在有限元书籍中,我们估计以及估计在哪里将函数从无限维空间投影到有限维空间。例如,和是度的分段多边形的集合.
和有什么区别和?
这是我的尝试:
通常插值定义为(只要点评估有意义)
另外,我们知道, 所以一定存在一组系数(称为自由度)使得
所以在我看来和非常相似,但唯一的区别在于系数:如果恰逢对于每个,则插值与离散解一致. 在实践中,我们得到通过求解线性系统,所以它们不等于
在有限元书籍中,我们估计以及估计在哪里将函数从无限维空间投影到有限维空间。例如,和是度的分段多边形的集合.
和有什么区别和?
这是我的尝试:
通常插值定义为(只要点评估有意义)
另外,我们知道, 所以一定存在一组系数(称为自由度)使得
所以在我看来和非常相似,但唯一的区别在于系数:如果恰逢对于每个,则插值与离散解一致. 在实践中,我们得到通过求解线性系统,所以它们不等于
另一个答案包含您已经需要的一切,但也值得指出是可计算的,而不是:后者要求您知道确切的解决方案,通常我们当然不知道(如果我们知道,我们不需要计算 Galerkin 近似值)。
让我们假设是变分问题的解和是子空间上解的 Galerkin 近似.
根据 Cea 引理,您有:
对于一些正常数。现在您定义投影。正如您已经提到的,如果涉及点评估,您需要足够平滑,以便得到很好的定义。如果我们有足够的平滑度,我们可以陈述不等式:
因为根据定义。因此总体而言:
因此,您可以从估计中看到两个范数相等的可能性,但通常情况并非总是如此,这取决于您如何准确定义。