解具有间断系数问题的非协调元多重网格和区域分解方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11071124
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0501.算法基础理论与构造方法
  • 结题年份:
    2013
  • 批准年份:
    2010
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

在科学与工程计算中,人们经常需要求解间断系数问题,例如地下水流、流体压力预测、燃料电池、电磁场问题等。由于这类问题离散系统的条件数不仅依赖于网格尺寸的大小,还依赖于系数的间断,如二阶椭圆问题离散后系统的条件数上界与网格尺寸平方的倒数及二阶项的系数的最大值和最小值的比成正比。所以, 当网格尺寸很小或系数有很大间断时, 通常迭代方法的收敛速度很慢。 因此对间断系数问题研究高效可并行的数值求解方法, 即收敛率与(间断)系数和网格尺寸无关或依赖很弱的算法, 是一个非常有意义的研究课题。本课题主要研究带间断系数的Stokes问题、弹性问题的非协调元及其mortar 型非协调元多重网格和区域分解方法,我们特别要研究多尺度的Stokes问题、弹性问题(即系数在每个子区域内部也有间断)的非协调元多重网格和区域分解方法。同时我们还要考虑带间断系数的板问题、电磁场问题的多重网格和区域分解方法。

结项摘要

我们研究了Stokes-Darcy问题几种模型的非匹配网格上的非协调元/非协调元,非协调元/混合元,混合元/混合元离散逼近,证明了相应离散问题的适定性,给出了误差估计,提出了一些多水平预处理方法,证明了预条件子的最优性;提出了带间断系数二阶椭圆问题的P1非协调有限元的多水平预处理方法,证明了预处理共轭梯度法的收敛率关于系数跳跃和网格尺寸是拟一致的。我们研究了自适应mortar型有限元方法,提出了一种新的残量型后验误差估计子, 在不依赖于饱和假设和界面网格假设条件下, 给出了可靠性和有效性分析;提出了mortar型P1协调元自适应有限元解带间断系数二阶椭圆问题的局部多水平预处理方法,证明了预处理后系统的条件数与系数跳跃无关。基于混合形式,我们利用一种低阶的非协调矩形元离散逼近纯位移边值的平面线弹性问题,证明了该离散方法是稳定的,并且提出了一种具有鲁棒性的多重网格方法,证明了多重网格算法的收敛率和网格尺寸、网格层数以及拉梅常数均无关。对H(div)-椭圆问题,我们设计了内罚型间断Galerkin离散方法,给出了在能量范数意义下的最优先验误差估计,给出了一类残量型后验误差估计子,证明了该后验误差估计子的可靠性和有效性;同时提出了一种Robin-Robin型区域分解迭代求解方法,证明了该方法的收敛性。对带间断系数椭圆问题的非协调旋转Q1元离散逼近,我们提出了一种BDDC区域分解预处理方法,证明了该方法的拟最优收敛性。我们对不可压Stokes问题研究了mortar型P1非协调元/ P0元离散逼近,证明了离散的inf-sup条件,得到了最优误差估计,提出了W循环多重网格方法,证明了多重网格的最优收敛性。我们研究了相场液晶模型和分子束外延模型的绝对稳定格式,并给出了理论证明包括稳定性,可解性,收敛性等,提出了时间步长自适应方法。数值实验表明以上所提方法是有效的。

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(2)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A BDDC preconditioner for the rotated Q1 FEM for elliptic problems with discontinuous coefficients
用于解决具有不连续系数的椭圆问题的旋转 Q1 FEM 的 BDDC 预处理器
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Journal of Applied Mathematics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jiang Yaqin
  • 通讯作者:
    Jiang Yaqin
Stability and convergence of second-order schemes for the nonlinear epitaxial growth model without slope selection
无斜率选择的非线性外延生长模型二阶格式的稳定性和收敛性
  • DOI:
    10.1090/s0025-5718-2014-02874-3
  • 发表时间:
    2014-07
  • 期刊:
    Mathematics of Computation
  • 影响因子:
    2
  • 作者:
    Zhonghua Qiao;Zhizhong Sun;Zhengru Zhang
  • 通讯作者:
    Zhengru Zhang
A Priori and a Posteriori Error Estimates for H(div)-Elliptic Problem with Interior Penalty Method
内罚法H(div)-椭圆问题的先验和后验误差估计
  • DOI:
    10.4208/cicp.040412.071112a
  • 发表时间:
    2013-09
  • 期刊:
    Communications in Computational Physics
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Zeng, Yuping;Chen, Jinru
  • 通讯作者:
    Chen, Jinru
非匹配网格上Stokes-Darcy模型的非协调元方法及其预条件技术
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    计算数学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄佩奇;陈金如
  • 通讯作者:
    陈金如
A Mixed and Nonconforming FEM with Nonmatching Meshes for a Coupled Stokes-Darcy Model
耦合斯托克斯-达西模型的具有不匹配网格的混合非相容有限元
  • DOI:
    10.1007/s10915-012-9574-y
  • 发表时间:
    2012-11
  • 期刊:
    Journal of Scientific Computing
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Huang, Peiqi;Chen, Jinru;Cai, Mingchao
  • 通讯作者:
    Cai, Mingchao

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解Stokes问题的P1非协调四边形元的稳定化方法
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  • 作者:
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    陈金如
非匹配网格上Stokes-D arey 模型的非协调元方法及其预条件技术
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    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算数学
  • 影响因子:
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  • 作者:
    陈金如;黄佩奇
  • 通讯作者:
    黄佩奇
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  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
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    王锋;陈金如
  • 通讯作者:
    陈金如
带间断系数椭圆问题的P1非协调四边形元的加性Schwarz方法
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  • 期刊:
    计算数学
  • 影响因子:
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  • 作者:
    陈金如;王锋
  • 通讯作者:
    王锋

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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