進化PDEが与えられた場合
ここで、は通勤しない(おそらく非線形の)微分演算子であり、一般的な数値的アプローチは解くことを交互に繰り返すことです。
そして
これの最も単純な実装はGodunov分割として知られており、1次精度です。Strang splittingとして知られるもう1つのよく知られたアプローチは、2次精度です。高次演算子分割法(または代替のマルチフィジックス離散化アプローチ)は存在しますか?
進化PDEが与えられた場合
ここで、は通勤しない(おそらく非線形の)微分演算子であり、一般的な数値的アプローチは解くことを交互に繰り返すことです。
そして
これの最も単純な実装はGodunov分割として知られており、1次精度です。Strang splittingとして知られるもう1つのよく知られたアプローチは、2次精度です。高次演算子分割法(または代替のマルチフィジックス離散化アプローチ)は存在しますか?
回答:
BCHの式は、2つの非可換行列の行列指数を近似する体系的な方法であると理解していました。
あなたは一般的な事業者AとBを検討し、あなただけ(放物線問題を解決するときに通常必要とするものである)正の時間ステップを作りたい場合は、2の順障壁が存在する場合、すなわち、使用して任意の分割の種類を、あなたが取得することはできません収束率が2よりも高い。基本的な証明は、S。BlanesとF. Casasによる最近の論文、http: //www.gicas.uji.es/Fernando/MyPapers/2005APNUM.pdfで提供されています。
ただし、問題についてもう少し知っている場合は、いくつかの方法があります。
要約:問題についていくつかの仮定を置くと、何かを得ることができますが、そうでない場合は、順序2が最大になります。
PS .:スパム防止のためCastella et al-paperへのリンクを削除する必要がありましたが、Googleで簡単に見つけることができます。
LBNL のCCSEグループは、最近、複雑な化学を伴う低マッハ数フローでスペクトル遅延補正(SDC)メソッドを使用しました。彼らはSDCの結果をStrang splittingと比較し、結果は非常に有望です。
以下に詳細を記したドラフトペーパーを示します。複雑な化学による低マッハ数フローの遅延補正カップリング戦略
SDCスキームは、高次の正確なコロケーションソリューションに収束する反復スキームですが、1次のメソッドから構築されることに注意してください。
かなりの数をリストする高次分割スキームの新しいリソースは、次の場所にあります。