1. 引言
自然界中的很多现象都可以被抽象成偏微分方程模型,因此对于偏微分方程的研究一直是学者们重点关注的领域。四阶方程就是其中一类重要方程,具有广泛应用,通常用于描述一些复杂的物理现象,比如弹性波动、热传导等,因此对于它们的求解有很高的理论价值和应用价值。
间断Galerkin (Discontinuous Galerkin,简称DG)方法最早出现在1973年,是在研究中子运输问题时由Reed [1]和Hill提出来的,此方法易解决复杂初边值问题,稳定性强,而且具有高精度等特点。局部间断Galerkin (Local Discontinuous Galerkin,简称LDG)是对DG方法的扩展,是受Bassi [2]和Rebay关于可压缩Navier-Stokes方程的工作的启发,由Cockburn [3]和Shu针对二维对流扩散问题,首次提出并发展了LDG方法,并给出了LDG方法的基本框架以及一些理论分析。此方法不仅继承了DG方法的优点还可以解决DG方法解决不了的高阶偏微分方程。因此,LDG方法对于求解高阶偏微分方程备受众多学者关注,之后被用于求解Kdv方程[4]、Hunter-Saxton方程[5]、Cahn-Hilliard方程[6]和波动方程[7] [8]等多种方程。
近年来,越来越多的学者开始研究全离散LDG方法,即就是在空间上用LDG方法离散与时间离散方法相结合。Wang等[9]针对一维具有Dirichlet边界条件的线性对流扩散方程,采用三阶显式总变差递减Runge-Kutta方法和LDG方法相结合得到全离散数值格式,利用能量分析得到了空间和时间上的最优误差估计。We等[10]针对四阶时间分数阶问题,基于时间上的有限差分格式和空间上的局部间断Galerkin方法,提出并分析了一种全离散的LDG方法。Wang等[11]将LDG方法与三种特定的隐显式Runge-Kutta时间离散化方法结合,针对一维瞬态线性四阶方程进行稳定性分析和误差估计。Wang等[12]分析了求解对流扩散问题的基于广义交替数值流通量隐显式Runge-Kutta时间推进的LDG方法。Bi等[13]针对四阶线性调和方程,采用三阶对角隐式Runge-Kutta方法,研究了全离散LDG方法的稳定性和误差估计。Xiao等[14]针对变阶四阶方程,将基于广义交替数值流通量的LDG方法和时间上采取有限差分法相结合得到全离散LDG格式,分析其稳定性和误差估计。用LDG方法解决高阶方程时,数值流通量常用纯迎风数值流通量,而广义交替数值流通量
能为数值格式提供更大的灵活度,并会减少在计算过程中产生数值耗散,而且权重
可以偏向单元边界两侧中迎风侧数值解的值使其满足迎风原理,所以深受学者关注。由此,本文针对一类一维线性四阶方程,研究了一种隐显式全离散LDG方法的稳定性和误差分析,时间离散选用将强稳定显式Runge-Kutta方法和具有L稳定对角隐式Runge-Kutta方法相结合的三阶隐显式Runge-Kutta方法,空间离散采用局部间断Galerkin方法,数值流通量采用广义交替数值流通量,从而得到全离散LDG格式,在理论上分析了该格式的稳定性并建立了最优误差估计,最终也通过数值算例验证理论结果。
2. LDG方法和全离散格式
2.1. 预备知识
首先对于区域
进行剖分,
,剖分成
个单元,剖分所得
集合记为
,其中
为一个单元,记作
,单元的中点记作
,单元的长度记作
,并且
。然后定义有限元空间
其中
表示区间
上次数不超过
次的多项式集合。如果
,定义
表示
在
点的跳跃,
表示
在
点的加权平均,这里
为常数,用
和
表示在
的左极限和右极限。
对于正整数
,
表示函数本身及其
阶导数在
上都是平方可积的空间,然后定义分裂的
Sobolev空间为
。
接下来介绍在进行误差估计的过程中要用到的全局Gauss-Radau投影。
对于
,全局Gauss-Radau投影
满足如下式子:
(1)
这里
。
根据文献[15],能够得到全局Gauss-Radau投影有如下性质:
引理1.1对于
且正整数
,全局Gauss-Radau投影
如上定义,可得
对于
,
,
,
而且取值和
无关。
2.2. 四阶线性方程的半离散LDG格式
考虑如下带有周期边界条件的一维四阶线性方程:
(2)
是光滑函数。
在此引入辅助函数
,能够得到和方程(2)等价的一阶系统
(3)
给一阶系统两端同乘试验函数,对于
,任意试验函数
,使得数值解
满足
(4)
其中
为数值流通量,为了数值格式有更大的灵活度,所以选择广义交替数值流通量,其表达式如下:
(5)
这里
。
为方便后面的分析引入离散算子,对于
,
(6)
因此LDG格式可写为:对于
,任意试验函数
,使得
满足
(7.1)
(7.2)
(7.3)
(7.4)
其中
。
当数值流通量选择广义交替数值流通量,对于周期边界条件,离散算子有如下性质:
(8)
(9)
引理2.1 [11]对于
,独立于h的
表示逆常数,离散算子满足如下不等式:
引理2.2 [11]对于
且满足式(7.1)~(7.3),存在一个与h无关但可能与
有关的正常数
满足
2.3. 四阶线性方程的全离散LDG格式
时间离散方式选择文献[16]里的三阶IMEX-SSP(4,3,3)方案,则可得到全离散LDG格式如下:对于
,
满足
(10)
其中
。
3. 稳定性分析
定理3.1:当
,存在与h无关的正常数
,当
,一维四阶线性方程(2)的隐显式全离散LDG
格式(10)基于广义交替数值流通量(5)有
。
证明:由式(8)和式(10)可得
(11)
(12)
由式(10)可得
(13)
令
代入式(13)相加并根据式(11)可得
(14)
其中,
(15)
(16)
(17)
其中
,
(18)
(19)
由式(10)可得
(20)
(21)
令
,将
带入式(20),
分别带入式(21)相加并由式(11)可得
(22)
其中
(23)
令
,将
带入式(21)并由式(11)可得
(24)
其中
(25)
由Cauchy-Schwarz不等式和Young不等式可得
(26)
将
带入式(10)中的第二个式子并由式(11)可得
(27)
将式(26)和式(27)带入式(24)可得
(28)
其中
将式(15),式(23),式(25)相加,根据式(9),式(12),引理2.1,引理2.2和Young不等式可得
(29)
其中
,
取
,当
时,
正定。
取
,
,这里
正定,
当
,
。
将式(14),式(16),式(17),式(22),式(28)和式(29)相加,综上分析可得
,所以,当
时,
,即可得到
。
4. 误差分析
设
是方程(2)的精确解,为了进行误差估计,引入参考函数
,
,满足:
(30)
其中
。
是估计的截断误差,满足
这里
依赖于
和
。
假设精确解满足如下的光滑度条件:
(31)
这里
表示
对
的
阶导数。
在时间层面上定义参考函数
参考函数满足如下变分形式,对于
有
(32)
其中
。
定义精确解
和数值解
之间的误差为
。
作为有限元分析中的标准处理,我们一般将误差分成
,其中
这里为了方便,上标
被省略了。
由投影的定义我们得到:对于
,有
。
根据全局Gauss-Radau投影的性质,引理1.1和光滑性假设(31)可得
(33)
(34)
这里
,
的取值取决于精确解的光滑度。
接下来用式(32)减去式(10),给出误差
的估计如下:
(35)
引理4.1 [12]设
满足(35),并且
,则存在正整数
满足如下不等式
定理4.1
是一维四阶线性方程(2)的精确解而且满足光滑性假设(31),有限元空间是分段多项式空
间
,
是隐显式Runge-Kutta LDG格式(11)的数值解,当
,存在与
无关的正常数
,当
,有如下误差估计
证明:由式(35)可得
(36)
由式(35)和式(8)可得
(37)
(38)
令
带入式(36)可得
(39)
其中,
(40)
(41)
(42)
(43)
其中
,
(44)
(45)
由式(36)可得
(46)
(47)
令
,将
带入式(46),将
带入式(47)可得
(48)
其中
(49)
(50)
由式(26)得
(51)
令
带入式(35)的第二个式子可得
(52)
(53)
令
,将
入式(47)并由式(51)和式(53)可得
(54)
其中,
(55)
(56)
将式(40),式(49),式(55)相加,根据式(9),式(33),式(34),式(38),引理4.1和Young不等式可得
(57)
其中
。
将式(43),式(50),式(56)相加,根据式(33),式(34),Cauchy-Schwarz不等式和Young不等式可得
(58)
令
带入式(33)的第一个式子并由式(37)和Young不等式可得
由式(52)可得
则有
。
令
带入式(33)的第三个式子并由式(37),式(38)和Young不等式可得
则有
令
带入式(33)的第四个式子并由式(37),式(38)和Young不等式可得
则有
综上分析可得,
其中,
当
时,且存在
使得
正定,
正定,则有
综上所述,所以有
(59)
取
,当
时,将式(39),式(41),式(42),式(48),式(54),式(57)和式(59)相加可得
取
,
,
正定,
正定,当
,即可得到
,由于
,再由Gronwall’s不等式可得
。
注意这里证明过程中C的值不相同。
5. 数值算例
例1考虑如下一维四阶线性方程,边界条件是周期边界条件:
方程的精确解为
,在
有限元空间上数值误差和收敛阶。
在表1中,时间步长选择
,在表2中,时间步长选择
,在表3中,时间步长选择
,时刻都是
,从表格中可以看到选取不同数值流通量,隐显式全离散LDG方法可以达到
阶收敛精度,数值结果与理论结果相符。
Table 1.
Error and convergence order for different
表1. 在不同
下
误差与收敛阶
|
|
|
|
误差 |
阶数 |
误差 |
阶数 |
误差 |
阶数 |
20 |
5.1544e−1 |
— |
5.1192e−1 |
— |
5.1174e−1 |
— |
40 |
2.5679e−1 |
— |
2.5528e−1 |
— |
2.5423e−1 |
— |
60 |
1.6815e−1 |
1.01 |
1.6715e−1 |
1.00 |
1.6628e−1 |
1.01 |
80 |
1.2417e−1 |
1.05 |
1.2341e−1 |
1.05 |
1.2270e−1 |
1.05 |
120 |
8.1538e−2 |
1.04 |
8.102 e−2 |
1.04 |
8.0519e−2 |
1.05 |
160 |
6.1737e−2 |
1.01 |
6.1352e−2 |
1.01 |
6.0972e−2 |
1.01 |
Table 2.
Error and convergence order for different
表2. 在不同
下
误差与收敛阶
|
|
|
|
误差 |
阶数 |
误差 |
阶数 |
误差 |
阶数 |
20 |
4.7597e−2 |
— |
6.0818e−2 |
— |
8.6066e−2 |
— |
40 |
1.2333e−2 |
— |
1.5929e−2 |
— |
2.2979e−2 |
— |
60 |
5.5595e−3 |
1.95 |
7.2039e−3 |
1.93 |
1.0455e−2 |
1.91 |
80 |
3.1536e−3 |
1.97 |
4.0920e−3 |
1.96 |
5.9550e−3 |
1.95 |
120 |
1.4185e−3 |
1.97 |
1.8418e−3 |
1.97 |
2.6856e−3 |
1.96 |
160 |
8.0672e−4 |
1.97 |
1.0469e−3 |
1.97 |
1.5262e−3 |
1.96 |
Table 3.
Error and convergence order for different
表3. 在不同
下
误差与收敛阶
|
|
|
|
误差 |
阶数 |
误差 |
阶数 |
误差 |
阶数 |
20 |
3.8863e−2 |
— |
3.8994e−2 |
— |
3.9221e−2 |
— |
40 |
4.6709e−3 |
— |
4.6713e−3 |
— |
4.6744e−3 |
— |
60 |
1.3774e−3 |
3.06 |
1.3773e−3 |
3.06 |
1.3776e−3 |
3.07 |
80 |
5.8034e−4 |
3.01 |
5.8030e−4 |
3.01 |
5.8034e−4 |
3.01 |
120 |
1.7182e−4 |
3.00 |
1.7181e−4 |
3.00 |
1.7181e−4 |
3.00 |
160 |
7.2469e−5 |
3.00 |
7.1466e−5 |
3.00 |
7.2467e−5 |
3.00 |
6. 总结
针对一类四阶线性方程,将LDG方法和三阶隐显式Runge-Kutta时间离散相结合,数值流通量采用广义交通数值流通量,从而得到全离散LDG格式,分析了该格式的稳定性和最优误差估计。通过选择不同数值流通量进行数值实验,表明该方法在
有限元空间上的精度与理论结果保持一致。
基金项目
国家自然科学基金青年项目(12101482);中国博士后科学基金面上项目(2022M722604);陕西数理基础科学研究项目(23JSQ042);甘肃省科技计划项目(23CXGL0018);西安市科技局高校院所科技人员服务企业项目(24GXFW0038)。
NOTES
*通讯作者。