多重网格算法综述.docx
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1、多重网格算法综述邹静文6摘要 本文总结了多重网格算法的基础理论,剖析了多重网格方式的一种并行模式和总结了 已取得的功效和待扩充的领域。对多重网格方式的大体思想有一个较详细的概述,比较分析 了单一网格和多重网格的计算结果,并对多重网格的并行模式进行了探讨和分析。关键词 多重网格算法,套迭代,粗网格校正,并行模式,交织多重网格,区域分解一、引言多重网格法(Multiple Grid Method),简称MG方式是最近几年来求解偏微分方程边值 问题的快速方式之一,本文参考前人的文献资料,并结合所学知识,总结多重网格法的基础 理论,包括多重网格的应用原那么、具体实现步骤和计算结果的分析和比较。其计算结
2、果说 明:多重网格方式具有收敛速度快的优势,当多重网格方式所用层数越多,生效速度就越快; 而且撞制粗、细网格层之间自适应转换的撞制参数在选取上有专门大的灵活性;能够看出随 着剖分的加密,单一网格方式达到收敛所需的迭代次数显著增加,而多重网格方式所需迭代 次数大体上不随网格的疏密和层数而转变,这说明多重网格方式具有与网格参数无关的收敛 性。二、多重网格方式的基础理论多重网格方式的最初被提出是由于在网格方程迭代求解时,误差的各个Fourier分量的 衰减程度不同。熟悉到高频振荡误差是局部行为,来源于周围几个网格点之间的彼此藕合, 与边界或距离较远的网格点信息无关;而低频滑腻误差是全局行为,要紧来源
3、于边界信息。 传统的点或块松弛都是局部性较强的方式,因此它们能迅速抹平局部性的高频振荡误差,但 对全局性的低频滑腻误差却衰减缓慢。事实上,通过初始几回迭代后,误差将呈现滑腻性。 因此,适应上称能迅速抹平高频振荡误差,使误差趋于滑腻的松驰方式为有效滑腻方式,并 用松驰因子来刻画它们的滑腻效应。多重网格方式思想的引入考虑在简单区域Q上泊松方程的第一类边值问题(狄立克雷边值问题):f-Aw3, y) = f 3, y),(x, y) eQu (x, y) = 0,( x, y) edQ那个地址Q是一个单位正方形,8Q是那个正方形的边界如以下图所示:u=0在以步长为h的网格上Qh离散后,取得一个线性系
4、统Luh =二,其中Lh是一个稀疏 矩阵。一样采纳经典的迭代法如Guass - seidel迭代、Jaccobi迭代、SOR迭代等,不难发觉 如下一个事实:开始的几回迭代近似解与真解之间的误差衰减专门快,可是后来的迭代误差 去衰减很慢。而且系数矩阵L的条件数越高,达到必然精度所需要的迭代次数越多。通过 h对迭代进行傅立叶分析,咱们发觉处在高频的误差分量在迭代的进程中迅速衰减,而处在低 频的误差分量确衰减的很慢。为了解决那个问题,多重网格方式应运而生。通过局部松驰后 误差呈现滑腻性,现在误差要紧来源于边界。能够假想二维N x N网格上的点松驰方式, 将边界信息传播到所有点至少需O(N)次迭代,因
5、此收敛速度奇慢。不妨将网格方程的剩余 部份(残差)限制到粗网格上进行。在粗网格上精准求解后,将所得解延拓到细网格上,与原 先近似解组合,形成网格方程的近似解,称这一进程为粗网格校正。在粗网格上,由于网格 点少,边界信息能较快地传播到所有网格点,收敛速度将加速。一样地,在粗网格上也存在 高、低频误差,类似于细网格,进行几回局部松弛排除高频误差后,能够将低频误差再转移 到更高层网格。如此进行下去,直到最高层网格,那里未知量个数超级少,直接精准求解的 工作量可忽略不计。然后从高层到低层依次将所得解返回、组合,在最细网格上最终形成一 个近似解,这一递归性质称为套迭代技术。多重网格算法确实是如此将问题的
6、求解散布在不 同的层上,所有层彼此和谐地求解同一问题的。事实上,现在的粗网格校正确实是起到将边 界信息迅速传播到所有网格点的作用。细网格松弛、粗网格校正和套迭代技术是多重网格算法的三大支柱。细网格松弛负责排 除高频振荡误差,粗网格校正负责排除低频滑腻误差,套迭代技术负责通过限制和延拓算子连接所有层一起求解同一问题。可见多重网格算法的大体思想是:(1)一个问题能在不同规模的网格上求解;(2)细网格仅仅只需负责排除高频误差,而粗网格负责排除低频误差。多重网格方式的应用原那么下面从算法对物理问题的离散格式、松弛方式、限制与延拓、网格粗化策略和套迭代技 术的需求,别离论述应用多重网格算法的大体准那么。
7、离散格式离散格式必需是稳固的。格式的数值稳固性是一种局部行为,将致使解的局 部高频振荡,使得松弛方式在细网格上无法有效滑腻误差,从而使多重网格算法的效率将很 低,乃至发散。而离散解滑腻部份的稳固性一样仅仅依托于微分方程本身的稳固性,与离散 格式关系不大。固然,物理问题本身的稳固性是一个大体前提。由于离散格式的稳固性是局部行为,要求离散格式能将方程本身在一个或几个网格步长 上的所有振荡较好地描述出来,以便于松弛方式有效地排除。可是,对给定的步长h,只判 定格式是不是稳固是不够地,还应该给出一个尺度来刻画这种稳固性的程度。h 一椭圆性确 实是一个专门好的判别方式。具有h 一椭圆性的离散格式,都必然
8、存在一种有效的松弛方式, 排除所有高频误差。松弛方式总原那么是让残差从细网格限制到粗网格之前充分滑腻。滑腻效应的气宇采 纳滑腻因子R,可通过局部模分析方式简单地获取。假设在每层网格上松弛v次,那么可用PV预测多重网格算法的近似最优收敛因子。松弛时要注意以下几点:(1)每层网格上松弛次数不宜过量(一样2 一 3次),只需要排除高频误差,因为松弛到 必然程度,低频误差将占主导地位,与高频误差彼此祸合,无助于限制之前残差的滑腻。(2)最好具有数值稳固性,幸免迭代进程中的高频振荡。(3)点松弛方式仅滑腻最强藕合方向的误差,对存在次藕合方向的问题,如各向异性问 题、奇异扰动问题,那么必需采取块迭代方式,
9、如线松弛、平面松弛,使位于同一块的所有 未知量被同时松弛或使强祸合方向的未知量被同时松弛。(4)滑腻因子不宜过小,一样使得多重网格算法的收敛因子在左右为最正确Guass 一 Seidel迭代是一个较好的选择。(5)滑腻方式尽可能追求Robust性,使多重网格算法适应多种类型的问题。限制与延拓要紧考虑算子的阶,它们依托于原始方程中导数的阶。设含有q个未知函 数的q个微分方程。%表示第j个未知函数在第i个方程中的最高导数的阶。设这j个未知 函数在限制和延拓进程中彼此独立。令mj表示第j个未知函数的延拓阶,mi表示第i个方程残差限制阶。那么应有以下关系式成立:(1)低频调和空间中高频通过粗网格校正振
10、幅被放大1 + O(Z伽+mm)倍。故为了 ,j幸免由于粗网格校正引发高频振荡,应有m + mj m_,同时也能够看出 m + mj m +1是没必要要的。(2)细网格限制时,每一个高频对低频振幅的奉献为0(,气盘),故应有m 2 m,对 那些高、低频彼此祸合的松弛方式,如Gauss 一 Seidel迭代,还应有m Z (m七), 其中O(rj为高频误差在第j个方程由于松弛所产生的对低频的奉献。(3)对完全多重网格算法(FMG),第j个未知函数从粗网格到细网格第一次延拓的阶 m,必需知足m p+匕,以保证细网格上第一次显现的高频误差的阶不小于微分方程的 离散阶p,其中匕为第j个方程微分算子的阶
11、。网格粗化策略从程序设计的模块化、易移植性动身,一样采纳标准网格粗化策略(步长 在所有方向扩大一倍)。但为了维持点松弛,对特殊问题能够采纳半粗化策略,即仅粗化藕 合方向网格,使之也变成强藕合方向。粗网格上方程离散格式和迭代方式都能够与细网格上 的不同,对对称正定算子,典型代表为Galerski近似。套迭代技术一样采纳V或W循环,W循环能维持收敛因子不随网格的转变而转变, 具有Robust性,但代价相对昂贵;当网格层不多时,V循环具有一样的性质,但计算量小, 因此更受欢迎。除此之外,还存在S循环、F循环,它们的性能介于V循环与W循环之间, 视具体情形可别离采纳。多重网格方式最简单的椭圆型问题是P
12、oisson方程-Aw = f,Q u Rd()多重网格算法迭代的大体步骤:对式进行离散,取得的方程组Lu=f()其中,L是个通过离散所取得的系数矩阵。在网格步长为h(细网格)的网格点上,方程知足LhUh = fh关于方程传统的迭代方式是在确信的一种网格%上采纳某种迭代解法,例如Gauss 一 Seidel迭代法、超松弛法(SOR)和它们改良的迭代技术,而多重网格方式采纳不同品级的网 格剖分。假定有一组网格。,町,称为网格序列*(k = 0,1,.,l),随着k的增加, 网格愈来愈细,这些网格都逼近同一区域,相应的有网格步长序列q,算子序列匕。与传统计算方式不同,多重网格方式采纳一系列不同步长
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