非线性偏微分方程 偏微分方程数值方法

非线性偏微分方程偏微分方程数值方法非线性偏微分方程偏微分方程数值方
法
非线性偏微分方程定义:各阶微分项有次数高于一的，该微分方程即为非线性微分方程
(一)主要研究内容
非线性偏微分方程是现代数学的一个重要分支，无论在理论中还是在实际应用中，非线性偏微分方程均被用来描述力学、控制过程、生态与经济系统、化工循环系统及流行病学等领域的问题。

利用非线性偏微分方程描述上述问题充分考虑到空间、时间、时滞的影响，因而更能准确的反映实际。

本方向主要研究非线性偏微分方程、H-半变分不等式、最优控制系统的微分方程理论及其在电力系统的应用。

1.非线性偏微分方程的研究:我们主要研究偏微分方程解的存在唯一性(和多解性)及稳定性;偏微分方程的初值问题、初边值问题的整体解(包括周期解和概周期解)的存在性及渐近性;平衡解的存在性，尤其是当问题依赖于某些参数时平衡解的分叉结构，以及平衡解的稳定性问题;非线性方程的数值解。

2.H-半变分不等式的研究:建立具有极大单调算子扰动的多值(S)型和伪单调型映象的广义度理论，广义不动点指标理论和具有非凸、不可微泛函的非线性发展型H-半变分不等式理论，由此来研究含间断项的非线性偏微分方程。

3.最优控制系统的微分方程理论及其在电力系统的应用:主要研究与电力生产有关的控制系统的理论和应用。

首先提出了对Banach空间中抽象非线性发展方程所描述的最优控制系统的研究。

引进非光滑分析，研究最优控制系统的微分方程，利用变分不等式理论研究多值问题、数值计算等，所获理论成果应用于电力系统的
许多最优控制问题(如:电力系统励磁调节器传递函数的辨识、牛顿最优潮流的数学模型等)。

(二)研究方向的特色
1.变分不等式理论与能量泛函的凸性密切相关，由于现代科学技术的需要，特别是研究自由边界和固体力学问题的需要，传统的方法往往都无法解决这类问题，人们对H-半变分不等式进行研究，研究涉及现代分析及应用、偏微分方程以及科学计算等众多领域中亟待解决和发展的重要课题。

2.该研究是现代数学与电力生产的交叉学科研究课题，它对电力生产及管理有着十分重要的理论指导意义和实际应用价值，为控制系统设计、分析和计算都可提供一些重要的理论依据。

在应用数学学科的这一研究领域中本课题属于国内外前沿性研究工作。

(三)可取得的突破
1.深入研究空间、时间、时滞对解的性质的影响，诸如静态解、周期解的存在性、解的存在性、渐近性等问题;寻求它们在含间断项的非线性偏微分方程方面的突破。

2.寻求和发现新的处理非单调、非凸不可微能量泛函的方法(如建立Ishikawa 迭代序列收敛准则)，建立发展型方程G-收敛准则，寻求可行的光滑方法将算子方程光滑化，创建新的先验估计方法。

3.应用现代数学所获得的理论，研究最有控制系统的微分方程，为控制系统设计、分析和计算提供一些重要的理论依据和方法。

1747年，法国的达朗贝尔等由弦振动的研究而开创偏微分方程论。

1760~1761年，法国的拉格朗日系统地研究了变分法及其在力学上的应用。

随机微分方程数值解
在随机微分方程数值解这个领域，近几年来国内涉足它的人开始逐渐增多。

它也是一门建立在随机分析与微分方程数值解之间的新兴学科。

作为一个初学者，我想从它的框架简单谈一下自己的认识，以供讨论。

从研究的问题本身来说它主要分为:
1随机常微分方程数值方法
2随机偏微分方程数值方法
3随机延时微分方程数值方法
4倒向随机微分方程数值方法
仅这四个方面就已经涵盖目前非常重要的一些技术领域的应用。

另外从数值方法上分，它可以分为:
1强逼近问题
2弱逼近问题
还有更强的顺向逼近。

国内最早涉足这个领域的是山大的彭实戈老师，已经在倒向随机微分方程理论及随机最优控制方面取得了惊人的突破。

国外方面，在美国做随机常微分方程的很少(只有Hchurz，lamba几个)，做随机偏微分方如Allen,Cao等等)。

在欧洲做随机常微分方程的很多(如Talay，程的较多( Higham，Milstein等)。

另外澳洲也有专门研究随机常微分方程的(如Burrage)。

随机微分方程(SDE)是a微分方程在哪些一个或更多期限是a随机过程因而造成是本身一个随机过程的解答。

一般，SDEs合并空白噪声哪些能被重视作为衍生物苏格兰的植物学家Robert Brown的行动(或熏肉香肠过程);然而，值得一提的是，任意波动的其他类型是可能的，例如跳跃过程(参见[1]).
内容
1背景
1.1术语
1.2随机微积分
1.3数值解
2用途在物理
2.1笔记关于"Langevin等式"
3用途在可能性和财政数学
4解答的存在和独特
5参考
6参见
背景
在SDEs的最早期的工作被完成描述苏格兰的植物学家Robert Brown的行动爱因斯坦's著名纸和同时由Smoluchowski。

然而，其中一更加早期的工作与苏格兰的植物学家Robert Brown的行动有关相信Bachelier(1900)在他的论文'猜想理论'。

这工作被跟随了Langevin.最新Ito和Stratonovich在更加坚实的数学立足处投入了SDEs。

术语
在物理学，SDEs通常被写当Langevin等式。

这些有时缠扰不清称"Langevin 等式"即使有许多可能的形式。

这些包括包含一个确定部分和一另外任意的一个常微分方程空白噪声期限。

第二个形式是福克战斗机Planck等式.福克战斗机Planck等式是描述时间演变的一个偏微分方程概率分布作用.第三个形式是在数学和财务最频繁使用(如下所示)的随机微分方程。

这于Langevin形式是相似的，但它在有差别的形式通常被写。

这个形式频繁地使用由数学家和在定量财务。

SDEs 进来二品种，对应于随机微积分的二个版本。

随机微积分
苏格兰的植物学家Robert Brown的行动或熏肉香肠过程数学上被发现是格外复杂的。

熏肉香肠过程non-differentiable;因此，它要求微积分它自己的规则。

使用随机微积分的二个版本，Ito随机微积分并且Stratonovich随机微积分.当你应该使用一或其他时，它是有些模棱两可的。

方便地，你在解答可能再欣然转换Ito SDE成等效Stratonovich SDE和后面成援助;然而，使用的你一定小心当的微积分SDE最初写下时。

数值解
随机微分方程的特别是数值解和随机偏微分方程相对地讲是一个年轻领域。

几乎为常微分方程的解答使用的所有算法为SDEs非常不足将运作，有非常恶劣的数字汇合。

用途在物理
在物理，SDEs在Langevin形式典型地被写并且被称为"Langevin等式"。

例如，一般被结合的套优先处理的SDEs在形式经常被写:
那里是套未知数，fi并且gi是任意作用和ηm是，经常被称为的时间的任意作用"噪声命名"。

这个形式通常是能用的，因为有变换的标准技术高次等式成数通过介绍新的未知数结合了优先处理的等式。

如果gi是常数，系统被认为受叠加性噪声支配，否则它被认为受乘噪声支配。

这个期限是有些引入歧途的，因为它来意味一般案件，即使看起来暗示有限的案件，:.叠加性噪声是简单的二个案件。

正确解答可能使用平凡经常被发现微积分.特别是，平凡连锁法则微积分能使用。

然而，在乘噪声情况下，Langevin等式不是明确定义的个体独自，并且必须指定它是否应该解释Langevin等式作为Ito SDE或Stratonovich SDE。

在物理，解答主要方法将发现概率分布作用作为时间功能使用等值福克战斗机Planck等式(FPE)。

福克战斗机Planck等式是确定的偏微分方程.它告诉怎样概率分布作用及时相似地演变于怎样Schrdinger等式给量子波函数的时间演变或扩散
等式给化工集中的时间演变。

二者择一地数值解可以获得蒙特卡洛模仿。

其他技术包括道路综合化那在比喻画在统计物理之间和量子力学(例如，福克战斗机Planck 等式可以被变换成Schrdinger等式通过重新调节几可变物)或通过写下常微分方程为统计片刻概率分布作用。

笔记关于"Langevin等式"
""在"Langevin等式"是有些不合文法命名原则。

每个单独物理模型有它自己的Langevin等式。

或许，"Langevin等式"或"伴生的Langevin等式"更将好遵守共同的英国用法。

用途在可能性和财政数学
记法用于概率论例如(和在概率论的许多应用，财政数学)是轻微地不同的。

这个记法做异乎寻常的自然时间的任意作用ηm在物理公式化更加明确。

也是用于出版物的记法数字方法为解决随机微分方程。

用严密的数学用语，ηm不能仅被选择作为一个通常作用，而是作为a广义函数.数学公式化比物理公式化对待这复杂化以较少二义性。

一个典型的等式是形式
那里B表示a熏肉香肠过程(标准苏格兰的植物学家Robert Brown的行动)。

应该解释这个等式作为一个不拘形式的方式表达对应积分方程
上面等式描绘行为连续的时间随机过程xt作为平凡的总和Lebesgue积分式并且Itō积分式.A启发式(但是非常随机微分方程的有用的)解释那在小规模间隔时间长度δ随机过程xt改变它的价值由是的数量通常分布与期望μ(xt,t)δ并且变化σ(xt,t)δ并且是过程的过去行为的独立。

这如此是，因为熏肉香肠过程的增加是独立和通常分布。

作用μ指漂泊系数，当时σ叫扩散率。

随机过程xt叫a扩散过程和通常是a Markov过程.
SDE的正式解释被给根据什么构成解答对SDE。

有解答对SDE，一种强的解答和一种微弱的解答的二个主要定义。

两个要求过程的存在xt那解决SDE的积分方程版本。

二句谎言之间的区别在部下的概率空间(ΩFPr)。

一种微弱的解答包括a概率空间并且满足积分方程的过程，而一种强的解答是满足等式的过程和被定义在一个特定概率空间。

一个重要例子是等式为几何学苏格兰的植物学家Robert Brown的行动
哪些是等式为a的价格的动力学股票在黑Scholes定价财政数学的模型选择。

也有更加一般的随机微分方程，系数μ并且σ取决于不仅过程的现值xt，而且在过程的早先价值和可能在其他过程的当前或早先价值也是。

在那个案件解答过程，x不是Markov过程，并且它称Itō过程而不是扩散过程。

当系数仅依靠礼物和通过价值x定义的等式称随机延迟微分方程。

解答的存在和独特
和以确定普通和偏微分方程，知道是重要的特定SDE是否有一种解答，并且是否它是独特的。

下列是一个典型的存在和独特定理为Itō采取价值的SDEs n-尺寸欧几里德的空间Rn并且由驾驶m-尺寸苏格兰的植物学家Robert Brown的行动B;证明在ksendal(2003年，?5.2)也许被发现。

让T 0，和让
是可测函数为哪些那里存在常数C并且D这样
为所有t?[0,T]和所有x并且y?Rn的地方
让Z是独立的一个随机变量σ-引起的代数Bs,s?0，和与有限二次矩:
然后随机微分方程或初值问题
xt=Z;
有Pr-几乎肯定独特t-连续的解答(t,ω)|?xt(ω)这样x是适应对滤清FtZ引起Z并且Bs,s?t和
参考
adomian，乔治(1983)。

随机系统数学在科学和工程学(169)。

奥兰多，FL:学术出版社公司。

adomian，乔治(1986)。

非线性随机操作员等式.奥兰多，FL:学术出版社公司。

adomian，乔治(1989)。

在物理的非线性随机系统理论和应用数学和它的应用(46)。

Dordrecht:Kluwer学术出版者小组。

ksendal，Bernt K。

(2003).随机微分方程:介绍以应用.柏林:Springer。

国际标准书号3-540-04758-1.
Teugels，J。

并且Sund B。

(eds。

)(2004)。

保险统计计算科学百科全
书.Chichester:威里，523-527。

C.W.Gardiner(2004)。

随机方法手册:为物理、化学和自然科学.Springer，415。

托马斯?Mikosch(1998)。

基本的随机微积分:以财务视线内.新加坡:世界科学出版，212。

国际标准书号981-02-3543-7.
Bachelier，L.，(1900)。

Théorie de la speculation(用法语)，PhD论
文.NUMDAM:用英语在1971书'股市'Eds的任意字符。

P.H.Cootner。

高性能科学计算研究
一、研究内容
一般地，构成实际应用物理过程的各个不同阶段的物理模型，可分别由不同类型的时间相关或无关的偏微分方程在给定的物理区域上描述。

如何针对不同偏微分方程的问题设计合适的网格和离散格式，如何设计可扩展的并行算法及其并行实现技术，在离散网格上给出方程的近似解，是我们研究的两个主要方面。

本项目的研究以科学计算的共性问题为核心，包括具有最优复杂性的计算方法研究和能发挥计算机浮点计算峰值性能的实现技术研究，同时应用本项目科学计算的共性问题的研究成果，解决一批我国具有重大需求的科学计算问题。

1.创新计算方法的基础理论研究
计算数学是研究可在计算机上运行的数值算法的构造及其数学理论的学科。

过去五十多年科学计算发展的历史表明:基础计算方法的重要突破如有限元方法、多重网格方法、快速傅里叶变换等都极大地改变了科学计算的面貌。

我们将研究有限元新型算法包括多重网格与区域分解算法、均匀化多尺度算法、自适应高精度算法和各类方法的耦合，动力系统的保结构算法，守恒律高分辨率差分格式，各类快速算法包括非规则网格的快速傅里叶变换等，同时研究新的应用领域大规模高速集成电路中电磁信息计算中的计算方法。

研究重点在并行
自适应算法与理论，保结构计算方法的理论与应用，大规模高速集成电路中电磁信息计算。

1.1并行自适应算法与理论
这里自适应方法主要是指网格自适应方法，是一类渗透到了偏微分方程数值解、非线性逼近论、偏微分方程约束的最优工程设计、网格产生等科目研究的方法。

现在网格自适应方法主要分为三种主要的类型，分别叫做h-方法、p-方法和r-方法。

其中h-方法是对网格进行自适应的局部加密和稀疏化，p-方法是在网格的不同位置使用不同的基函数，r-方法是进行网格点的重新分布，又叫做移动网格方法。

将h-方法和p-方法结合可以得到h-p方法，也可以将r-方法和p-方法结合得到r-p方法。

网格自适应方法最根本的目标在于使用最少的计算资源来解决问题，从而可以在现有的硬件资源条件下扩大计算的规模和提高计算的精度。

针对当前国际研究发展的趋势和本项目应用问题的需求，我们主要的研究内容集中在下面的二个方面:
网格方法在偏微分方程数值解中的应用研究
摘要:该文的主要目的是研究无网格方法,并将其应用于偏微分方程的数值解过程中.与传统的网格方法不同,无网格方法的核心是用"点云"离散求解区域,并基于当地点云离散结构,引入二次极小曲面逼近空间导数.该文先以代表定常不可压位势绕流的Laplace方程为例,研究了Laplace方程的无网格离散形式,并运用GMRES高效算法对其快速求解,数值模拟了典型的圆柱绕流;并通过不同点云尺度的数值模拟,显示出点云尺度对计算精度的影响.在此基础上,将该方法推广应用到解算Euler方程组.针对守恒型Euler方程组的无网格离散形式,借鉴非结构网格方法附加耗散模型,采用五步Runge-Kutta显式时间推进格式求解.并且基于点云离散结构,引入了当地时间步长、残值光顺等加速收敛技术,数值模拟了对称和非对称翼型绕流,获得较好的计算结果.该文还对基于点云结构的无网格计算软件的面向对象设计模式进行了研究,着重于提高软件的复用性和
Matlab偏微分方程工具箱简介
1.概述
本文只给出该工具箱的函数列表，读者应先具备偏微分方程的基本知识，
然后根据本文列出的函数查阅Matlab的help，便可掌握该工具箱的使用。

2.偏微分方程算法函数列表
adaptmesh生成自适应网络及偏微分方程的解 assemb生成边界质量和刚度矩
阵
assema生成积分区域上质量和刚度矩阵 assempde组成偏微分方程的刚度矩阵及右边 hyperbolic求解双曲线型偏微分方程 parabolic求解抛物线型偏微分方程pdeeig求解特征型偏微分方程
pdenonlin求解非线性型微分方程
poisolv利用矩阵格式快速求解泊松方程 3.图形界面函数
pdecirc画圆
pdeellip画椭圆
pdemdlcv转化为版本1.0式的*.m文件 pdepoly画多边形
pderect画矩形
pdetool偏微分方程工具箱的图形用户界面
4.几何处理函数
csgchk检查几何矩阵的有效性 csgdel删除接近边界的小区
decsg将固定的几何区域分解为最小区域 initmesh产生最初的三角形网络jigglemesh微调区域内的三角形网络 poimesh在矩形区域上产生规则的网络refinemesh细化三角形网络
wbound写一个边界描述文件
wgeom写一个几何描述文件
pdecont画轮廓图
pdemesh画偏微分方程的三角形网络 pdeplot画偏微分方程的三角形网络pdesurf画表面图命令
5.通用函数
pdetriq三角形单元的品性度量 poiasma边界点对快速求解泊松方程的"贡献"矩阵
poicalc规范化的矩阵格式的点索引 poiindex规范化的矩阵格式的点索引sptarn求解一般的稀疏矩阵的特征值问题
tri2grid由三角形格式转化为矩形格式
《偏微分方程中多尺度问题的数值解法》偏微分方程数值方法理论及其应用、有限元方法、多重网格法与区域分解法
"偏微分方程数值求解中的自适应网格方法研究"人工边界方法:无界区域上的偏微分方程数值解
"有限元高精度理论及算法"、"具有奇异解的偏微分方程的数值解法"、"无界域上偏微分方程的数值解法"、"多尺度有限元方法及其快速算法"、"快速数值计算算法及软件"
偏微分方程数值解法2
所谓的偏微分方程(PDE)是指含两个以上自变量的微分方程。

偏微分方程的求解一般说来太过复杂，所以现在还没有一个对所有偏微分进行求解的理论，所谓的求解偏微分方程也只是对某些人们比较熟悉的类型进行求解。

对于一个形如A(x,y)Uxx+B(x,y)Uxy+C(x,y)Uyy=f(x,y,U,Ux,Uy)inΩ的偏微分方程
其中Ω是给定的平面有界区域。

如果B^2-4AC 0椭圆型
B^2-4AC=0抛物线型
B^2-4AC 0双曲线型
如果ABC是常数，方程被称为拟线性方程。

以上三类方程，人们有较成熟的解法。

这三类方程也有物理意义，比如椭圆型方程常见于电磁场的分布，抛物线型方程常见于扩散，双曲线型常见于波动，后两者还常会带有对时间的求导项。

这些方程，往往在一定的条件下才能有定解: Dirichlet条件，又称第一类边界条件，设定初值 Neumann条件，又称第二类边界条件，设定边值条件很多情况下，两者都有，称为混合边界条件。

我的课题中涉及到一个物质随着流动相在色谱柱里运动的方程，能够描述
物质浓度波在柱内的运动和变形，因此会包括一阶时间项和二阶空间项，有个
专有名词--对流扩散方程，是种抛物线型和双曲线型的混合型方程。

偏微分方程数值解法
差分方法
有限元方法
拟谱方法
自适应格点方法
小波分析方法解偏微分方程
解决的方向:
微分算子的计算或表达
时间的差分离散
边界的处理
收敛性分析
误差的估计
稳定性分析
微分算子的自适应计算
时间和空间的自适应计算
差分法从定解问题的微分或积分形式出发,用数值微商或数值积分公式导出相应的线性代数方程组.
构造逼近微分方程定解问题的差分格式:直接差分化法,积分插值法以及有限体积法或广义差分法.
差分解的存在唯一性,收敛性以及稳定性的研究.这些理论问题为对差分解作出先验估计.基于极值定理以及能量不等式作估计.
有限元法从定解问题的变分形式出发,用Ritz-Galerkin方法导出相应的线性代数方程组.
中文译名?偏微分方程的多尺度小波方法本书系《小波分析及其应用》第6
卷，是一本论文集。

小波分析是目前国际上公认的最新时-频分析工具，由于其具有自适应性和数学显微镜性质，而成为众多学科共同关注的焦点。

从数学角度讲，小波分析对函数逼近、调和分析、统计学、微分和积分方程的数值解等均产生直接的影响。

本书作为小波分析与一般偏微分方程(PDE-partial Differential
Equation)技
术的桥梁，将多尺度分解的概念引入到了PDE的数值求解，可有效的分析较复杂问题。

书中内容分为6部分:(1)回顾了基于多层预调节及多网格技术的有限元法，多尺度空间分解框架，域内椭圆形问题的多尺度解法。

(2)快速小波算法(压缩与自适应方面):D维二阶椭圆形PDE的自适应解的小波配置方法，求解非线性PDE的自适应小波分析，基于小波包最佳基的动态自适应概念在对流扩散PDE中的应用，求解椭圆算子方程中的非线性近似与自适应技术。

(3)积分方程的小波求解，包括强椭圆边界积分方程的多尺度Galerkin法。

(4)小波多尺度求解
PDE的软件工具与数值实例。

(5)多尺度分析在湍流中的应用。

(6)偏微分算子的小波分析。

本书收集的14篇论文代表了当前小波在偏微分方程应用中的最新进展，可供小波理论及应用、PDE等应用数学领域的科研人员学习参考。

(力学系马坚伟)
小波分析方法小波分析方法解偏微分方程
思路:Galerkin方法为基础;
半群方法为基础.
基于偏微分方程或积分方程的信号处理,流体动力学的问题就能用此方程描述.这些问题解的特征为光滑的(smooth),非振荡的(non-oscillatory),shock.
方法为:算子和解投影到小波基上.基函数的消失矩特性使得解和算子能够稀疏表达,因此就能给出快速,自适应算法.这些算法基于在光滑区域用较少的小波系数,在奇异区域得用较多的小波系数.
解这类方程重要的一步为时间的离散.因为进化方程的扩散项,标准的显格式容许小的时间步长.另外,隐格式容许大的时间步长,但在每一步得解线性方程组,这就给应用带来了困难.
B.Alpert,G.Beylkin,Tchamitchian(1990-2005)
用的方法:Wavelet-Galerkin method,Taylor-Galerkin method,配点方法,非标准小波表示.
John Weiss用小波Galerkin方法(Daubechies,1992,1993).用的是时间差分,空间离散.计算比较复杂,但精度好.
小波Galerkin方法
Galerkin配点方法:通过投影将连续算子离散化为矩阵形式,此方法的困难在于二重积分的数值计算;
为解决这困难,研究者提出了函数基用小波基,此方法被称为小波Galerkin方法.
在作数值逼近计算时,因为用了小波基,因此很多算子可用稀疏矩阵表示,那么小波Galerkin方法就为作快速数值计算提供了算法.总的来说,小波Galerkin方法在作逼近分析时比Adomian分解方法更可靠,在作数值逼近计算时比Galerkin方法速度更快.
算法复杂性为
另外,得分析稳定性;。