Investigation of the problem of representation of a linear functional in the form of a scoal product

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Subject of research: the problem of representing a linear functional in the form of a scalar product in the Hilbert space. For example, this may be the Dirichlet problem for a second-order elliptic equation in variational form.

Purpose of research: to present a general scheme of the method of iterative extensions for solving elliptic boundary value problems with Dirichlet conditions.

Methods and objects of research: the object of study in such a problem can be the deformation of the membrane. A continuation of the considered problem in the Hilbert space is given. The extended problem is considered in a subspace of the Hilbert space. The extended problem is studied by the method of iterative extensions in the Euclidean space. An algorithm for implementing the method of iterative extensions is given.

Main results of research: as a result, it turns out that the general scheme of the method of iterative extensions as applied to the solution of a boundary value problem with Dirichlet conditions for an elliptic equation does not depend on the order of this equation. An example is given to illustrate the conclusion about the efficiency of the method of iterative extensions.

Full Text

Введение

Рассмотрим задачу представления линейного функционала в форме скалярного произведения в гильбертовом пространстве. Примером такой задачи является краевая задача с условиями Дирихле для эллиптического уравнения в плоской ограниченной области. Основные трудности при решении этой задачи возникают от сложности геометрии области, высоты порядка уравнения и наличия краевых условий Дирихле [1–5]. Метод решения такой задачи должен быть асимптотически оптимальны, являться вполне универсальным и иметь достаточно простую реализацию. Будем решать рассматриваемую задачу методом итерационных расширений, являющимся обобщением метода фиктивных компонент [4–7]. Решение исходной задачи рассматривается как обобщение решений методом итерационных расширений краевых задач с условиями Дирихле для эллиптических уравнений. Предполагается, что после сведения решения задачи для эллиптического уравнения к решению соответствующих задач в прямоугольной области можно будет применять оптимальные маршевые методы [8–10].

Результаты и обсуждение

1. Задача представления линейного функционала в форме скалярного произведения в гильбертовом пространстве

Пусть задана первая ограниченная область и выберем вторую ограниченную область

ω1, ΙΙ, Ωω2.

Области не пересекаются, а объединение их замыканий является замыканием прямоугольной области

Ω1ΩΙΙ=, Ω¯1Ω¯ΙΙ=Π¯.

Предполагаем, что границы этих областей имеют пересечение

Ω1ΩΙΙ.

На первой области рассмотрим задачу представления линейного функционала в форме скалярного произведения в гильбертовом пространстве, на второй области введем фиктивную задачу представления нулевого функционала в форме скалярного произведения в гильбертовом пространстве

uωHω:(uω,vω)Αω=Fω(vω)vωHω, (1)

Hω=Hω(Ωω), FΙΙ(vΙΙ)=0.

Предполагается, что рассматриваемые скалярные произведения задаются с помощью симметричных операторов и удовлетворяют соответствующим свойствам скалярного произведения, являются скалярными произведениями, рассматриваемых гильбертовых пространств и обладают свойствами скалярных произведений, задаваемых посредством скалярных произведений функций суммируемых в квадрате

0)   (uω,vω)Αω=(Αωuω,vω)  uω,vωHω,

1)  (uω,vω)Αω=(vω,uω)Αωuω,vωHω,

2)  (uω+wω,vω)Αω=(uω,vω)Αω+(wω,vω)Αω  uω,wω,vωHω,

3)  (cuω,vω)Αω=c(uω,vω)Αω  c,  uω,vωHω,

4)  (vω,vω)Αω>0,  vω0, (vω,vω)Αω=0vω=0.

Примерами рассматриваемых пространств являются Соболевские пространства функций. Примерами операторов будут симметричные операторы, возникающие в полигармонических краевых задачах. Примером правой части у задач будет скалярное произведение функций, которые суммируемы в квадрате

Fω(vω)=ΩωfωvωdΩω  vωHω.

У каждой из задач существует и единственное решение при этом, у фиктивной задачи это решение нулевое [1].

  1. Продолженная задача представления линейного функционала в форме скалярного произведения в гильбертовом пространстве

На прямоугольной области будем рассматривать пространство Гильберта из функций V=V(Π). На этом пространстве зададим скалярное произведение как сумму скалярных произведений

(u,v)Α=(u,v)Α1+(u,v)ΑΙΙ  u,vV.

Определим следующие подпространства

V1=V1(Π)=v1V:  v1ΠΩ1=0,

V3=V3(Π)=v3V:  v3ΠΩΙΙ=0,   V0=V1V3,

V2=V2(Π)=v2V:  (v2,v0)Α=0  v0V0.

Отметим, что во введенном скалярном произведении

V=V1V2V3=V1VΙΙ, VΙ=V1V2, VΙΙ=V2V3.

Обычно полагать, что для функций выполняются предположения о продолжении функций в следующей форме

β1(0;1],  β2[β1;1]:  β1(v2,v2)Α(v2,v2)ΑΙΙβ2(v2,v2)Α  v2V2.

Заведем оператор проектирования

I1:VV1, V1=imI1, I1=I12.

Будем совместно рассматривать решаемую задачу и фиктивную задачу как продолженную задачу представления линейного функционала в форме скалярного произведения

uV:   (u,I1v)Α1+(u,v)ΑΙΙ=F1(I1v)  vV, (2)

Предложение 1. Имеют место равенства

(u0,v2)Αω=(v2,u0)Αω=0  u0V0,  v2V2,  ω1,  ΙΙ.

Утверждение 1. Задача (2) имеет единственное решение uV1, которое на Ω1. будет решением задачи (1) при ω=1, а на ΩΙΙ. будет нулевым решением задачи (1) при ω=ΙΙ.

Для решений исходной и продолженной задач можно использовать одно обозначение как для функции и продолжения функции 

Hω(Ωω)=Vω(Ωω),  ω1,  ΙΙ.

3. Продолженная задача представления линейного функционала в форме скалярного произведения в конечномерном подпространстве

Рассматриваем введенную прямоугольную область и части ее границы в прямоугольных координатах

Π=(0;b1)×(0;b2),  b1,b2(0;+).

Полагаем, что введена прямоугольная сетка с узлами, постоянными и положительными шагами в направлении соответствующих осей координат

(xi;yj),  h1,h2>0,  i,j.

Введем сеточные функции, определенные в узлах сетки

vi,j=v(xi;yj),  i,  j.

При восполнениях сеточных функций используем в качестве базисных функций функции в узлах сетки, имеющие локальные носители

Φi,j(x;y)=Ψ1,i(x)Ψ2,j(y),  i,  j.

Полагаем, что эти базисные функции вне прямоугольной области будут равны нулю

Φi,j(x;y)=0,  (x;y)Π,  i,  j.

Рассматриваем линейные комбинации из базисных функций, которые являются конечномерным подпространством

V~=i=+j=+vi,jΦi,j(x;y)V.

Важным примером аппроксимации пространств Соболева является кусочно-полиномиальная аппроксимация в виде конечных элементов при решении эллиптических краевых задач [1].

Приведем продолженную задачу в конечномерном пространстве.

u~V~:  (u~,I1v~)Α1+(u~,v~)ΑΙΙ=F1(I1v~)  v~V~.

Введем следующие подпространства

V~1=V~1(Π)=v~1V~:  v~1ΠΩ1=0,

V~3=V~3(Π)=v~3V~:  v~3ΠΩΙΙ=0,   V~0=V~1V~3,

V~2=V~2(Π)=v~2V~:  (v~2,v~0)Α=0  v~0V~0,

Отметим, что

V~=V~1V~2V~3=V~1V~ΙΙ, V~Ι=V~1V~2, V~ΙΙ=V~2V~3.

Полагаем, что для функций и на конечномерном подпространстве выполняются предположения о продолжении функций в следующей форме

β1(0;1],  β2[β1;1]:  β1(v~2,v~2)Α(v~2,v~2)ΑΙΙβ2(v~2,v~2)Α  v~2V~2.

Будем использовать такой оператор проектирования под действием, которого обнуляются коэффициенты при базисных функциях, если носители этих функций не лежат полностью на первой области

I1:V~V~1, V~1=imI1, I1=I12.

Приведем продолженную задачу в матричном виде, определив матрицу и правую часть системы следующим образом

Bu¯,v¯  =(u~,I1v~)Α1+(u~,v~)ΑΙΙ  u~,v~V~, f¯,v¯=F1(I1v~)  v~V~,

f¯,v¯=(f¯,v¯)h1h2=f¯v¯h1h2, v¯=(v1,v2,...,vN)'N,  N.

Так аппроксимируя продолженную задачу с помощью конечномерного подпространства, получим систему уравнений

u¯N:  Bu¯=f¯,  f¯N. (4)

Занумеруем первыми базисные функции с носителями в первой области. Вторыми занумеруем базисные функции с носителями, пересекающими границы первой области и второй области сразу. Третьими занумеруем базисные функции с носителями во второй области. При этой нумерации векторы имеют такой вид.

v¯=(v¯1',v¯2',v¯3')', u¯=(u¯1',0¯'0¯')', f¯=(f¯1',0¯'0¯')'.

Отметим, что решается продолженная задача в следующем матричном виде

Bu¯=f¯,   Α11Α1200Α02Α230Α32Α33u¯10¯0¯=f¯10¯0¯.

Так решается исходная задача в матричном виде и фиктивная задача в матричном виде.

Α11u¯1=f¯1, Α02Α23Α32Α33  u¯2u¯3=0¯0¯, u¯2u¯3=0¯0¯.

Введем подпространства векторов

V¯1=v¯=(v¯1',v¯2',v¯3')'N:  v¯2=0¯,  v¯3=0¯.

V¯3=v¯=(v¯1',v¯2',v¯3')'N:  v¯1=0¯,  v¯2=0¯,

V¯2=v¯=(v¯1',v¯2',v¯3')'N:  Α11v¯1+Α12v¯2=0¯,  Α32v¯2+Α33v¯3=0¯,

N=V¯1V¯2V¯3=V¯1V¯ΙΙ, V¯Ι=V¯1V¯2, V¯ΙΙ=V¯2V¯3.

Определим матрицы

ΑΙu¯,v¯  =(u~,v~)ΑΙ,  ΑΙΙu¯,v¯  =(u~,v~)ΑΙΙ  u~,v~V~, Α=ΑΙ+ΑΙΙ.

Для конечномерных подпространств можно записать прежние предположения, касающиеся продолжения функций в матричной форме

β1(0;+),  β2[β1;+):  β1Αv¯2,v¯2ΑΙΙv¯2,v¯2β2Αv¯2,v¯2  v¯2V¯2.

4. Метод итерационных расширений

Введем матрицу

C=ΑΙ+γΑΙΙ,  γ(0;+).

Считаем, что выполняются предположения, записываемые в матричном виде

γ1(0;+),  γ2[γ1;+):  γ12Cv¯2,Cv¯2ΑΙΙv¯2,ΑΙΙv¯2γ22Cv¯2,Cv¯2  v¯2V¯2,

α(0;+):  ΑΙv¯2,ΑΙv¯2α2ΑΙΙv¯2,ΑΙΙv¯2  v¯2V¯2.

Рассмотрим для решения задачи (4) метод итерационных расширений как обобщение известного метода фиктивных компонент, используя введение дополнительного параметра. Метод фиктивных компонент при единичном значении этого параметра получается из метода итерационных расширений, если не учитывать выбор итерационных параметров

u¯kN:  C(u¯ku¯k1)=τk1(Bu¯k1f¯),  k,

u¯0V¯1, γ>α, τ0=1, τk1=r¯k1,η¯k1/η¯k1,η¯k1,  k1, (5)

где при вычислениях итерационных параметров надо находить невязки, поправки, эквивалентные невязки

r¯k1=Bu¯k1f¯,  w¯k1=C1r¯k1,  ηk1=Bw¯k1,  k.

Введем норму

v¯C2=C2v¯,v¯  v¯N.

Лемма 1. Для метода итерационных расширений (5) имеет место оценка

u¯1u¯C22u¯0u¯C2.

Доказательство. Обозначим ошибки для итерационного процесса (5)

ψ¯k=u¯ku¯,  k0.

При начальном применении итерационного процесса выполняются следующие равенства

C(ψ¯1ψ¯0),C(ψ¯1ψ¯0)=Α11ψ¯10,Α11ψ¯10,

Cψ¯1,Cψ¯12Cψ¯1,Αψ¯0+Cψ¯0,Cψ¯0=Α11ψ¯10,Α11ψ¯10.

Можно заметить, что выполняется неравенство

Cψ¯0,Cψ¯0Α11ψ¯10,Α11ψ¯10.

Используя прежнее неравенство, получим следующие неравенства

Cψ¯,1Cψ¯12Cψ¯1,Cψ¯00,

Cψ¯1,Cψ¯124Cψ¯1,Cψ¯024Cψ¯1,Cψ¯1Cψ¯0,Cψ¯0.

При сокращении получим такие неравенства

Cψ¯1,Cψ¯14Cψ¯0,Cψ¯0, ψ¯1C22ψ¯0C2, u¯1u¯C22u¯0u¯C2.

Теорема 1. Для метода итерационных расширений из (5) имеют место такие оценки для сходимости приближенных решений к точному решению задачи из (4)

u¯ku¯C2εu¯0u¯C2,  ε=2(γ2/γ1)(α/γ)k1,  k,

где относительные ошибки оцениваются сверху в более сильной норме, чем энергетическая норма бесконечно убывающей геометрической прогрессией.

Доказательство. В итерационном процессе получаем соотношения для ошибок, невязок

ψ¯k=ψ¯k1τkC1Αψ¯k1ΙΙ,  r¯k=r¯k1τkΑC1ΙΙr¯k1,  k1.

Будем минимизировать невязки

0r¯k,r¯k=τk2ΑΙΙC1r¯k1,ΑΙΙC1r¯k12τkΑΙΙC1r¯k1,r¯k1+r¯k1,r¯k1.

Определяем итерационные параметры при условии минимизации невязок

τk1=ΑΙΙC1r¯k1,r¯k1ΑΙΙC1r¯k1,ΑΙΙC1r¯k1=r¯k1,η¯k1η¯k1,η¯k1.

Получим равенства

τk1=ΑΙΙC1r¯k1,r¯k1ΑΙΙC1r¯k1,ΑΙΙC1r¯k1=ΑΙΙw¯k1,Cw¯k1ΑΙΙw¯k1,ΑΙΙw¯k1.

Введем обозначения

ΑΙw¯k1=a¯, ΑΙΙw¯k1=b¯.

Замечаем положительность итерационных параметров

τk=b¯,a¯+γb¯b¯,b¯=γa¯,b¯b¯,b¯γa¯,a¯1/2b¯,b¯1/2b¯,b¯γa¯,a¯1/2b¯,b¯1/2γα>0.

Для выбранных итерационных параметров получается, что

r¯k,r¯k=r¯k1,r¯k1ΑΙΙC1r¯k1,r¯k12ΑΙΙC1r¯k1,ΑΙΙC1r¯k1.

Выписываем отношение скалярных произведений невязок для соседних итераций

qk2=r¯k,r¯kr¯k1,r¯k1=1ΑΙΙC1r¯k1,r¯k12ΑΙΙC1r¯k1,ΑΙΙC1r¯k1r¯k1,r¯k1=

=ΑΙΙw¯k1,ΑΙΙw¯k1Cw¯k1,Cw¯k1ΑΙΙw¯k1,Cw¯k12ΑΙΙw¯k1,ΑΙΙw¯k1Cw¯k1,Cw¯k1=

=b¯,b¯a¯+γb¯,a¯+γb¯b¯,a¯+γb¯2b¯,b¯a¯+γb¯,a¯+γb¯.

Вводим обозначения

qk2=abz2b(a+γ2b+2γz)maxzabqk2(z)=qk2aγ=aγ2bα2γ2=q2,

учитывая, что

qk20,qk2(z)z'=2γ(z+a/γ)(z+γb)b(a+γ2b+2γz)2,

γb<a+γ2b2γ<ab<aγ<ab.

Так устанавливаем неравенства

ΑΙΙψ¯k,ΑΙΙψ¯kq2ΑΙΙψ¯k1,ΑΙΙψ¯k1,

ΑΙΙψ¯k,ΑΙΙψ¯kq2(k1)ΑΙΙψ¯1,ΑΙΙψ¯1,  k1.

Учитывая, что

Cψ¯k,   Cψ¯kγ12ΑΙΙψ¯k,ΑΙΙψ¯k,

ΑΙΙψ¯1,ΑΙΙψ¯1γ22Cψ¯1,   Cψ¯14γ22Cψ¯0,   Cψ¯0,

получаем неравенство для оценки сходимости у метода итерационных расширений

Cψ¯k,   Cψ¯k4γ12γ22q2(k1)Cψ¯0,   Cψ¯0.

  1. Алгоритм метода итерационных расширений

Для выбора итерационных параметров используем метод минимальных невязок.

I. Берем начальное приближение, итерационный параметр

u¯0=u¯100¯0¯V¯1, τ0=1.

II.Вычисляем невязку

r¯k1=Bu¯k1f¯,  k.

r¯10r¯20r¯30=Α11u¯10f¯10¯0¯,

r¯1k1r¯2k1r¯3k1=0¯Α02u¯2k1+Α23u¯3k10¯,  k1.

III. Вычисляем квадрат нормы абсолютной ошибки

Εk1=r¯k1,r¯k1,  k.

Ε0=r¯10,r¯10,

Εk1=r¯2k1,r¯2k1,  k1.

IV. Находим поправку

w¯k1:  Cw¯k1=r¯k1,  k.

w¯10w¯20w¯30V¯Ι:Α11Α120Α21Α20+γΑ02γΑ230γΑ32γΑ33w¯10w¯20w¯30=r¯100¯0¯,  γ(0;+),

w¯1k1w¯2k1w¯3k1V¯2:Α11Α120Α21Α20+γΑ02γΑ230γΑ32γΑ33w¯1k1w¯2k1w¯3k1=0¯r¯2k10¯,  γ(0;+),  k1.

V.Вычисляем эквивалентную невязку

η¯k1=Bw¯k1,  k1.

η¯1k1η¯2k1η¯3k1=0¯Α02w¯2k1+Α23w¯3k10¯,  k1.

VI. Вычисляем итерационный параметр

τk1=r¯k1,η¯k1/η¯k1,η¯k1,  k1  .

τk1=r¯2k1,η¯2k1/η¯2k1,η¯2k1,  k1  .

VII. Вычисляем очередное приближение

u¯k=u¯k1τk1w¯k1,  k.

u¯1ku¯2ku¯3k=u¯1k1u¯2k1u¯3k1τk1w¯1k1w¯2k1w¯3k1V¯Ι,  k.

VIII. Устанавливаем критерий завершения работы по заданной оценке ошибки

Εk1Ε0Ε2,  k1, Ε(0;  1).

6. Пример использования метода итерационных расширений

Рассмотрим следующие области

Π=(0;6)×(0;6), Ω1=(0;6)×(1;4), ΩΙΙ=(0;6)×(0;1)(0;6)×(4;6).

Пусть у областей следующие границы.

Γ1=(0;6)×6, Γ2=0,  6×(0;6)(0;6)×0,

Γ1,1=(0;6)×1,  4, Γ1,2=0,  6×(1;4), ΓΙΙ,1=(0;6)×6,

ΓΙΙ,2=(0;6)×0,  1,  40,  6×(0;1)0,  6×(4;6).

Рассмотрим задачу

Δuω+κωuω=fω, κ1=0, κΙΙ0, fΙΙ=0,

uωΓω,1=0, uωnΓω,2=0.

Выберем правую часть, коэффициент в уравнении

f1(x;y)=2,  (x;y)(0;6)×(1;4),

κΙΙ(x;y)=2,  (x;y)(0;6)×(0;1), κΙΙ(x;y)=0,  (x;y)(0;6)×(4;6).

Известно решение задачи

u1(x;y)=(y1)(4y),  (x;y)(0;6)×(1;4).

При дискретизации задаем шаги сетки

h1=h2=h=6/n, n=78,84,90,96,102.

В прямоугольной области задаем сетку с узлами

(xi;yj)=(i1)h;(j1)h,  i=1,2,...,n+1,  j=1,2,...,n.

Применяем метод итерационных расширений с параметром при нулевом начальном приближении. Процесс завершает работу всегда на восьмой итерации при заданной оценке ошибки  На восьмой итерации при  имеют место неравенства

max(xi;yj)Ω1ui,j8ui,j/ui,j0,000065,

max(xi;yj)Ω1ui,j8ui,j/max(xi;yj)Ω1ui,j0,0000005.

Заключение и выводы

Разработанный асимптотически оптимальный метод итерационных расширений можно использовать при численном решении краевых задач Дирихле для эллиптических уравнений.

×

About the authors

Andrey L. Ushakov

South Ural State University

Author for correspondence.
Email: ushakoval@susu.ru

Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Docent, Senior Research Officer at the Department
of Mathematical and Computer Modelling

Russian Federation, Chelyabinsk

References

  1. Aubin, J.-P. Approximation of Elliptic Boundary-Value Problems / J.-P. Aubin. – New York : Wiley-Interscience, 1972. – 360 p.
  2. Sorokin, S. B. An Economical Algorithm for Numerical Solution of the Problem of Identifying the Right-Hand Side of the Poisson Equation / S. B. Sorokin // Journal of Applied and Industrial Mathematics. – 2018. – Vol. 12, № 2. – P. 362–368.
  3. Sorokin, S. B. An Efficient Direct Method for the Numerical Solution to the Cauchy Problem for the Laplace Equation / S. B. Sorokin // Numerical Analysis and Applications. – 2019. – Vol. 12, №12. – P. 87–103.
  4. Ushakov, A. L. Investigation of a Mixed Boundary Value Problem for the Poisson Equation / A. L. Ushakov // 2020 International. Russian Automation Conference (RusAutoCon), Sochi, Russia. – 2020. – P. 273–278.
  5. Ushakov, A. L. Research of the boundary value problem for the Sophie GermainEquationinin in a cyberphysical system / А. L. Ushakov // Studies in Systems, Decision and Control. Springer. – 2021. – Vol. 338. – P. 51–63.
  6. Мацокин, А. М. Метод фиктивного пространства и явные операторы продолжения / А. М. Мацокин, С. В. Непомнящих. – Текст: непосредственный // Журнал вычислительной математики и математической физики. – 1993. – Т. 33, №1. – С. 52–68.
  7. Marchuk, G. I. Fictitious Domain and Domain Decomposion Methods / G. I. Marchuk, Yu. A. Kuznetsov, A. M. Matsokin // Russian Journal of Numerical. Analysis and Mathematical Modelling. – 1986. – Vol. 1, Iss. 1. – P. 3–35.
  8. Bank, R. E. Marching Algorithms for Elliptic Boundary Value Problems / R. E. Bank, D. J. Rose // SIAM Journal on Numerical Analysis. – 1977. – Vol. 14, № 5. – P. 792–829.
  9. Manteuffel, T. An Incomlete Factorization Technigue for Positive Definite Linear Systems / T. Manteuffel // Mathematics of Computation. – 1980. – Vol. 38, № 1. – P. 114–123.
  10. Swarztrauber, P. N. The Method of Cyclic Reduction, Fourier Analysis and FACR Algorithms for the Discrete Solution of Poisson’s Equations on a Rectangle / P. N. Swarztrauber // SIAM Review. – 1977. – Vol. 19, № 3. – P. 490–501.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2022 Yugra State University

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies