我已经用空间变量中的连续有限元方法和时间变量中的隐式 Euler 或 Crank-Nicolson 离散化了 PDE。在这两种情况下,我都有错误估计形式上的规范在哪里对于后向欧拉和对于曲柄-尼科尔森。在这两种情况下,我都有一个 CFL contition of form因此,当我运行代码时,我总是采用但是,对于后向欧拉中的这种选择,我有
现在,在 Crank-Nicolson 中,对于相同的选择我有
我的问题:我如何才能及时得出 Crank-Nicolson 的二阶精度?
我已经用空间变量中的连续有限元方法和时间变量中的隐式 Euler 或 Crank-Nicolson 离散化了 PDE。在这两种情况下,我都有错误估计形式上的规范在哪里对于后向欧拉和对于曲柄-尼科尔森。在这两种情况下,我都有一个 CFL contition of form因此,当我运行代码时,我总是采用但是,对于后向欧拉中的这种选择,我有
现在,在 Crank-Nicolson 中,对于相同的选择我有
我的问题:我如何才能及时得出 Crank-Nicolson 的二阶精度?
这是难以评估方案的收敛顺序的场景之一,因为正如您所解释的,您的时间步长与您的空间离散化“相关”。你可以做的是制造一个没有任何空间误差的分析问题。例如,在有限元中,如果您使用 P2 多项式,则二阶多项式解将被精确表示,因此在空间上没有误差。然后你可以引入一个时间变化,它会在时间上产生错误。如果使用 P2 多项式,以下具有适当 BC 的解析解将不会导致空间误差,但会导致时间离散化误差:
由于时间相关性是非多项式的,因此您在时间上总是会出现非零误差,但在空间上不会出现误差。因此,您可以验证方案的收敛顺序。