RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Журнал вычислительной математики и математической физики // Архив

Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 2024, том 64, номер 12, страницы 2270–2285 (Mi zvmmf11888)

Общие численные методы

Апостериорные оценки погрешности приближенных решений эллиптических краевых задач в терминах локальных норм и целевых функционалов

А. В. Музалевскийa, С. И. Репинba, М. Е. Фроловa

a Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия
b Санкт-Петербургское отделение Математического института им. В. А. Стеклова Российской академии наук, Санкт-Петербург, Россия

Аннотация: Получены функциональные соотношения, которые позволяют оценивать точность приближенных решений в терминах мер, существенно отличных от энергетических норм, которые обычно используются для этих целей. В частности, они применимы к локальным нормам и мерам, построенным с помощью специально построенных линейных функционалов. Потребность в таких инструментах контроля точности возникает, если имеется особый интерес к поведению решения в некоторой подобласти или к специальным свойствам решения. Показано, что апостериорные оценки функционального типа, которые ранее использовались для глобальных оценок, могут быть адаптированы и для решения этой задачи. Получены функциональные тождества и оценки, позволяющие оценивать погрешность любых конформных аппроксимаций в терминах широкого класса мер, включающих локальные нормы и проблемно-ориентированные функционалы. Теоретические результаты проверены в серии примеров, которые подтверждают эффективность предлагаемого метода.
Библ. 13. Фиг. 10. Табл. 10.

Ключевые слова: эллиптические краевые задачи, апостериорные оценки функционального типа, локальные оценки погрешности, проблемно-ориентировнный (goal-oriented) контроль точности.

УДК: 519.63

Поступила в редакцию: 07.08.2024
Исправленный вариант: 07.08.2024
Принята в печать: 27.08.2024

DOI: 10.31857/S0044466924120042


 Англоязычная версия: Computational Mathematics and Mathematical Physics, 2024, 64:12, 2780–2795

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2026