半线性椭圆方程

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一类半线性椭圆方程组的多重正解

一类半线性椭圆方程组的多重正解

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基 金 项 目 国 家 自然 科 学 基 金 资 助 项 目( O 7 2 9 ; 1 7 l 1 ) 国家 民委 科 研 基 金 资 助项 目( 7 N0 ) 0 Z 3
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中南 民族 大学 学 报 ( 自然 科 学 版 )
第2 9卷
若对任 意的 ( , ∈E, : ) 有
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收 稿 日期
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作者简介 康东升 (9 7) 男, 164 , 教授 , 博士 , 研究方 向 : 偏微分方程 , — i d “ s 1kn @y h o cr.D E ma :o g h I a g a o .on C l eg

半线性椭圆问题的瀑布型多网格解法

半线性椭圆问题的瀑布型多网格解法

应用数学MA THEMA TICA APPL ICA TA2002,15(3):136~139半线性问题的瀑布型多重网格法Ξ周叔子,祝树金(湖南大学数学学院,湖南长沙410082)摘要:本文提出了求解半线性椭圆问题的一类新的瀑布型多重网格法,在网格层数固定的条件下证明了此法的最优阶收敛性.关键词:半线性椭圆问题;瀑布型多重网格法;收敛性中图分类号:O241.6 AMS(2000)主题分类:65N55文献标识码:A 文章编号:100129847(2002)0320136204多重网格法已被广泛用于求解边值问题,并被认为是最有效的算法之一.在此基础上,近年来出现了所谓瀑布型多重网格法,其优点是不做粗网格校正,从而结构十分简单,其缺点是在粗网格上需大量的磨光次数,但仍可十分有效地求解大型边值问题,因而受到人们重视.见[124]及其文献.用瀑布型多重网格法求解非线性椭圆问题,始于[5,6],其算法的构造基于许进超的两重网格法中的算法5.5(见[7]),即在粗网格上求解非线性问题,然后以粗网格上的解为初值在细网做简单迭代)为基础构造求解半线性椭圆问题的一类新的瀑布型多重网格法,并证明此算法具有最优收敛阶.考虑半线性椭圆问题:-Δu+f(x,u)=0,x∈Ω,(1)u=0,x∈5Ω,其中Ω为R2中的有界域,边界适当光肖,f(x,u)适当光滑.设(1)有唯一解u,且u∈H10(Ω)∩W2,2+ε(Ω),对某个ε>0成立.并设存在正数K,C1,当‖ω-u‖1,∞≤K时|f u(x,ω)|≤C1(2)问题(1)的弱形式为a(u,v)+(f(x,u),v)=0,Πv∈H10(Ω),(3)其中a(u,v)=( u, v),(・,・)为L2内积.用线性协调有限元法求解(3),并采用多重网格法.设T hj,j=0,1,…,J为嵌套的拟一致三角剖分,不妨设h j=h j-1/2,相应的线性协调有限元空间为V j,则V0<V1<V2<…<V J<H10(Ω).相应的有限元方程为:求V hj∈V j满足a(u hj,v)+(f(x,u hj),v)=0,Πv∈V j.(4)本文恒设网格层数J+1为常数,即网格层数固定,但h j可趋于0.本文中出现的常数C可能与Ξ收稿日期:2002203208基金项目:国家自然科学基金资助项目(10071017)作者简介:周叔子(19402),男,汉族,长沙市人,湖南大学数学系教授,1962年毕业于湖南大学数学专业,研究微分方程数值解.J有关,但与h J无关.由[7]可知有以下误差估计‖u-u hj‖1,p≤C2h j,当u∈W2,p(Ω),2≤p≤∞;(5)‖u-u hj‖0,p≤C2h2j,当u∈W2,p(Ω),2≤p≤∞;(6)‖u-u hj‖0,∞≤C2h2j|l nh j|,当u∈W2,∞(Ω).(7)我们的目的是求j=J时方程(4)之解,即U hJ.为此[7]提出了下述线性化算法.算法1第1步 求u0∈V0,使a(u0,v)+(f(x,u0),v)=0,Πv∈V0;(8) 第2步 对j=1,…,J,求u j∈V j,使a(u j,v)+(f(x,u j-1),v)=0,Πv∈V j;(9)上述第2步中每步求解一个线性方程组,可使用迭代法,设第j层上所用迭代算子为I j:I jω=S jω+g j,ω∈V j,记I j,mj =I m j j,S j,mj=S m j j.于是基于算法1可提出瀑布型多重网格法.算法2第1步 求u0∈V0,使a(u0,v)+(f(x,u0),v)=0,Πv∈V0;(10) 第2步 令u0,m=u0,对j=1,…,J,迭代求a( u j,v)+(f(x,u0j),v)=0,Πv∈V j,其中u0j=u j-1,mj-1,u j,mj=I j,mju0j.设迭代算子满足磨光性质(见[224]):‖S j,mjv‖a≤C3h-1j m-r j|v|0,Πv∈V j,(12)‖S j,mjv‖a≤‖v‖a,(13)其中|v|2a=( v, v),r为正数,随迭代算子而异.算法2的结果为u J,mJ,我们要证明误差当J固定时满足‖u hJ -u J,mJ‖a=O(h J),(14)即与‖u hJ-u‖a同阶,从而是最优阶.此即下述定.定理 设u∈W2,∞(Ω),则存在 h>0,当h0≤ h时成立‖u hj -u j,mj‖a≤Ch j,j=0,1,…,J,C4‖v‖a,Πv∈H01(Ω).证 对拟一致剖分,成立逆估计(见[8]):‖v‖1,∞≤C5h-1/2j‖v‖a,Πv∈V j.(15)由(5)式,存在 h>0,当h0≤ h时‖u-u hj‖1,∞≤K/4,CC5h1/2j≤K/2(16)显然u01=u0,m0=u0=u h,即j=0时定理结论为真.由(4)与(11)得a(u h1- u1,v)=(f(x,u01)-f(x,u h1),v)=(f u(x,u h1+θ(u01-u h1))(u01-u h1),v),0<θ<1.(17)而‖u h1+θ(u01-u h1)-u‖1,∞≤(1-θ)‖u h1-u‖1,∞+θ‖u h-u‖1,∞≤K/4,故(2)与(17)得‖u h1- u1‖2a≤C1‖u01-u h1‖0・‖u h1- u1‖0731第3期 周叔子等:半线性问题的瀑布型多重网格法≤C1C24‖u01-u h1‖a・‖u h1- u1‖a.从而‖u h1- u1‖a≤C1C24‖u01-u h1‖a.(18)另一方面,由I1,m1u1= u1及(13)可得‖ u1-u1,m1‖1=‖ u1-I1,m1u01‖a=‖S1,m1( u1-u01)‖a≤‖ u1-u01‖a≤‖ u1-u h1‖a+‖u h1-u01‖a≤(1+C1C24)‖u h1-u01‖a.由此及(5)推出‖u h1-u1,m1‖a≤C′‖u h1-u01‖a=C′‖u h1-u h‖a≤3C2C′h1.(19)由此可知j=1时定理结论为真,并由且(16)得‖u02-u‖1,∞=‖u1,m1-u‖1,∞≤‖u1,m1-u h1‖1,∞+‖u h1-u‖1,∞≤‖u1,m1-u h1‖a C5h-1/21+K/4≤K.在此基础上类似j=1时的论证可得‖u h2-u2,m2‖a≤3C2C′(1+2C′)h2,‖u03-u‖1,∞≤K.一般情形,用类似论证结合数学归纳法得到‖u hj -u j,mj‖≤3C2C′[1+2C′+…+(2C′)j-1]h j,‖u0j+1-u‖1,∞≤K.定理证毕.注 前述算法和定理容易推广到拟线性椭圆问题.下面我们给出算法2的数值试验例子.在粗网格(j=0)上用Newton迭代求解(10).停止准则为相邻两次迭代之差的无穷范数小于10-8.迭代算子取为对称G auss2Seidee迭代.m j 分别按以下两个公式选取(见[2]和[5]):m j=[mJ1/22β(J-j)]+1,(20)m j=[m(J-j)22j]+1, 当j≤J/2,[mJ2022β(J-j)]+1, 当j>J/2.(21)我们的试验中取m=1,β=1,J=3.试验在686个人机上进行.算例为:-Δu+u3=2π2sinπx sinπy+(sinπx sinπy)3,于Ωu=0,于5Ω,其中Ω=(0,1)×(0,1),真解为u=sinπx sinπy.h j分别取为2-6,2-7,2-8(规则网格),计算结果如下表,时间以秒计,误差为能量误差.(20)h j error time2-60.04714.28 2-70.032332.46 2-80.0212719.09 (21)h j error time2-60.06414.012-70.037131.802-80.0239714.42由上表看出,误差衰减比O(h J)略慢一些.在上例中,m j的两种选法(20)与(21)差别不831应 用 数 学 2002明显,因J =3太小.当J 较大时按(21)选取m j 所需工作量将明显小于(20).参考文献:[1] Deuflhard P.Cascadic conjugate gradient methods for clliptic partial differential equations[A ].Proceedings ofDDM 7[C].Providence :AMS ,1994,29~42.[2] Bornemann F and Deuflhard P.The cascadic multigrid method for elliptic probeems [J ].Numer.Math ,1996,75:135~152.[3] Shi Z C and Xu X J.A new cascadic multigrid[J ].Science in China (A ).2001,44:21~30.[4] Braess D ,Dahmen W.A cascadic multigrid algorithm for the Stokes equations[J ].Numer.Math ,1999,82:179~192.[5] Huang Y Q.Multilevel successive iteration methods for elli ptic problems[A ].Workshop on M G[C].湘潭:湘潭大学出版社,2000,31~40.[6] Timmermann G.A cascadic multigrid algorithm for semilinear elliptic problems[J ].Numer.Math ,2000,86:717~713.[7] Xu J.Two 2grid discretization techniques for linear and nonlinear PDEs[J ].SIAM J.Numer.Anal ,1996,33:1759~1777.[8] Brenner S C and Scott R.The Mathematical Theory of Finite Element Methods[M ].New Y ork :S pringer 2Verlag ,1996.A C ascadic Multigrid Method for Semilinear ProblemsZHOU S hu 2zi ,ZHU S hu 2ji n(School of M athem atics ,Hunan U niversity ,Hunan Changsha 410082)Abstract :We proposed a new cascadic multigrid method for solving semilinear elliptic probeems,proved the convergence of optimal order provided the level number of the grids is fixed.K ey w ords :Semilinear elliptic problem ;Cascadic multigrid method ;Convergence931第3期 周叔子等:半线性问题的瀑布型多重网格法。

半线性椭圆方程的Liouville定理和Harnack不等式

半线性椭圆方程的Liouville定理和Harnack不等式

(4)
Theorem 1.2 ([42]) A C 2 solution of (4) is of the form (3) for some µ > 0, c x ¯ ∈ Rn−1 , and ¯ t = (n− . 2)µ Under an additional hypothesis u(x) = O(|x|2−n ) for large |x|, the result was established earlier by Escobar ([28]). The proof of Escobar is along the line of the proof of Obata, while the proof of Li and Zhu is by the method of moving spheres, a variant of the method of moving planes. Liouville type theorems in dimension n = 2 were established in [22], [27], [42], and the references therein. Analogues for systems were established in [14]. Improvements
Partially supported by a National Science Foundation Grant and a Rutgers University Research Council Grant. † Partially supported by a Graduate School Dissertation Fellowship of Rutgers University

半线性椭圆方程解的凸性的一般结论

半线性椭圆方程解的凸性的一般结论

35 1
大程度上依赖于方程 的非线性项 , 当非线性项稍
m )=
有变化 , 结论可能就不再成立. 而在实际问题 中, 如几何 、 理 和生 物 研 究 中会 出现 各 种 形 式 的椭 物 圆方程. 因此 , 本文所研究的半线性椭圆方程的凸
, u =A u ) p ”u ( )=A ( p p一1 /~ )/ , P ㈤ = l >0
g( )=l i a r


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点引理 , 其证 明可参见文献[ ] 3.
定理 1 设 “为方 程 :
满足引理 2的条件 , 所以引理 2成立. 综上所述 , , ) I × 或 ( , : 趋 当( E(2 ) , ) f
理1; )
通讯 作者简 介:李 丽花(99 ) 女 , 士 , , 1 一 , 硕 7 讲师 江西上饶人. 主要研究 方 向为应 用偏微 分 方程 . -a : x l 04 Em i d yb 0 l l t2
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34 1





院 学

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一类带非线性边界的半线性椭圆方程组的多个解

一类带非线性边界的半线性椭圆方程组的多个解

作者简介 :汪继秀( 1 9 8 2 一) ,女,安徽安庆人, 湖北文理学院数学与计算机科学学院讲师
第3 4 卷第 1 1 期
湖北文理学 院学报
2 0 1 3年第 1 1 期
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( 甜 , V ) 对应的临界点.
2 0 1 3 年1 1 月
湖北 文 理学 院学 报
J o u r n a l o f Hu b e i Un i v e r s i t y o f Ar t s a n d S c i e n c e
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范 数 为
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带有超临界增长指数的半线性椭圆方程的全局极小解

带有超临界增长指数的半线性椭圆方程的全局极小解
第 2 卷 第5 1 期
21年 9 00 月
陇东学院学报
J m l f og 0gU i r t o a o L ndn n e i u v sy
Vo. N . 121 o5
S p. 201 e 0
带 有超 临界增长指数的半线性 椭 圆方 程 的 全 局 极 / 解 J 、

其 中 是 中 的有 界 光 滑 区域 , 表 示 的边 界 存 在 常 数
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(. 1 3)
收 稿 日期 :0 0 50 2 1 - -5 0 作 者 简介 : 赵 辰 (9 4 )女 , 肃庆 阳人 , 教 , 18 一 , 甘 助 主要从 事 高 等 数学 教 学与 研 究
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陇东学院学报
第 2 卷 l
记 ,) 1 l + _ I 一F ,d: G , ) V(). ( = 【 “ I 厶 (ux ( ) ) x) ( ,u
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t e e e it o u in wh c o r s o dig t e go a i m ie o h u c in 1 h r x ssa s l t ih c re p n n h lb lm ni z ft e f n t a . o o

非线性椭圆型方程

非线性椭圆型方程

非线性椭圆型方程
非线性椭圆型方程是一类重要的研究深层数学方程的数学理论。

它的几何表达式是最常见的,可以用来描述多种直线和曲线,在线性代数、几何学、机器学习、计算机图形学、知识工程等多个领域有广泛的应用。

首先,我们来介绍一下什么是非线性椭圆型方程。

非线性椭圆型方程是一种比较复杂的数学模型,它在数学上就是一个椭圆的方程,但是它有比一般椭圆方程更复杂的结构。

它在椭圆方程的基础上,加入了一些非线性的元素,使得它的形式变得更加复杂。

其次,我们来看一下非线性椭圆型方程的几何表示。

一般来说,非线性椭圆型方程的几何表示式为:
F(x,y)=ax^2+by^2+cxy+dx+ey+f=0,其中a,b,c,d,e和f是常量。

它们可以映射出各种直线和曲线,比如圆、椭圆、抛物线等。

再次,我们来看一下非线性椭圆型方程的应用。

非线性椭圆型方程有着广泛的应用领域,比如线性代数、几何学、机器学习、计算机图形学、知识工程等。

在线性代数中,它可以用来求解系统方程,或者求解向量空间等问题;在几何学中,它可用来处理各种几何舞台上的问题,如求解相对于其他确定性几何图形的不同类型图形;在机器学习中,它可以用来表达分类问题,建立模型,或者进行参数估计;在计算机图形学中,它可以用来模拟物体的表面,绘制3D图形;在知识工程中,它可以用来处理不同类型的数据,如文本数据、文档数据和语音数据等。

最后,我们来总结一下,非线性椭圆型方程是一种比较复杂的数学模型,其几何表示可以映射出各种直线和曲线,并且有着广泛的应用领域,如线性代数、几何学、机器学习、计算机图形学、知识工程等,可以用来求解系统方程、表达分类问题、模拟物体表面、处理不同类型的数据等。

椭圆方程的各种表达式

椭圆方程的各种表达式

椭圆方程的各种表达式2篇椭圆方程是代数几何中的一种重要形式,它描述了平面上椭圆的几何性质。

椭圆方程有多种等价的表达式,其中包括标准形式和一般形式。

本文将重点介绍椭圆方程的标准形式和一般形式,并比较它们的特点和应用。

一、标准形式椭圆方程的标准形式是最常用和最简洁的表达方式。

它的一般形式为:((x-h)/a)² + ((y-k)/b)² = 1其中,(h,k)是椭圆的中心坐标,a和b分别是椭圆在x轴和y轴上的半长轴和半短轴的长度。

标准形式的椭圆方程还有一种等价的表达方式,即:x²/a² + y²/b² = 1这种形式下的椭圆方程可以让我们轻松地判断椭圆的中心坐标和半轴长度,从而快速绘制椭圆的图形。

标准形式的椭圆方程具有许多重要性质和应用。

首先,通过变换和平移,我们可以轻松地将椭圆方程转化为标准形式,从而简化问题的分析和求解。

其次,标准形式的椭圆方程可以帮助我们确定椭圆的焦点、直径和离心率等几何性质,这些性质对于研究椭圆的形状和运动轨迹至关重要。

最后,椭圆方程的标准形式在物理学、工程学和天文学等领域中具有广泛的应用,如描述行星轨道、电子轨道和光学成像等。

二、一般形式除了标准形式外,椭圆方程还可以通过一般形式来表示。

一般形式的椭圆方程为:Ax² + Bxy + Cy² + Dx + Ey + F = 0其中,A、B、C、D、E和F是实数系数。

这种形式下的椭圆方程更加一般化,适用于更多复杂和特殊的椭圆情况,但相应地也更难以直观地理解和分析。

一般形式的椭圆方程可以通过特殊线性变换或配方变换化简为标准形式或其他更简单的形式,从而便于进一步研究和计算。

此外,一般形式的椭圆方程还可以用来描述椭圆与其他几何图形(如直线、圆、双曲线等)的关系,进一步推广了椭圆的研究领域。

尽管一般形式的椭圆方程较为复杂,但它仍在某些数学和物理学问题的求解中发挥着重要作用。

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µ − a + β . K•§ (0.12) – k˜‡
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|u|p−2 u |x|bp
+ f (x, u),
x∈Ω x ∈ ∂Ω
(0.6) √ √ µ, 0 ≤ µ < ( µ − a)2 a = b ž, ¼ê, ½ ˜‡
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2N N −2(1+a−b)
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(N −2)2 , Ú a ≤ b < a + 1. p = p(a, b) 4 2N p(a, a) = N −2 = 2∗ ´ Sobolev .•ê. , t • F (x, t) = 0 f (x, s)ds Ù¥ x ∈ Ω, t ∈ R.
p(pq −q +1) 1+(q −p)(p−1) …λ 2
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1
•§ −∆ u = λ|u|r−2 u + µ |u|q−2 u p |x|s u=0 x ∈ ∂Ω 1,e2 ≤ p < q = p∗ (s), r < p∗ (1) p = r = p∗ , n > p3 − p2 + p, µ > 0, 0 < λ < λ1 ¶ (2) p < r < p∗ , µ > 0, λ¿©Œ¶ (3) p < r < p∗ , n >
∞ C0 (Ω)
1 © PH = H0 (Ω, |x|−2a ), = L «
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with respect to the norm, u

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f ∈ C (Ω × R, R), P F (x, t) •¼ê f
µ = 0 ž, ¯K (0.6) |x|
RN −bp p
9 Ͷ
2 p
Caffarelli-Kohn-Nirenberg Ø ª(„©z [1])
∞ |x|−2a |∇u|2 dx, for all u ∈ C0 (RN ),
p(pq −q +p) p+(q −p)(p−1) …λ p2 …λ ∈ (0, λ1 );
N −(p2 +s−ps) N −s p−1 ( p ) p
(0.4)
> 0;
þã^‡÷vÙ˜§•§£1.4¤k )¶ (4)ep = q, N > p(p − p + 1)…λ ∈ (0, λ1 ); þã^‡÷vÙ˜§•§£1.4¤k»•)"
0 ≤ s < 2, 0 ≤ µ < µ, λ > 0, Ú √ N −2 µ−µ N √ √ , < q < 2∗ . max 2, √ µ+ µ−µ µ
1 K•§ (0.10) 3˜m H0 (Ω) k˜‡ ).
7 ©z [17] ¥, ¶Ú/ïÄ Xe¹k˜„‘¼ê •§ ∗ )−2 −∆u − µ u 2 = |u|2 (s u + f (x, u), | x|s |x| u = 0, Ù¥ 0 ≤ µ < µ, 0 ≤ s < 2. ¶Ú/ ½ n 2.(©z [17] ¥ (JXe
x ∈ Ω \ {0} x ∈ ∂Ω
(0.11)
√ ½ n 1) b N ≥ 3, 0 ≤ µ < µ, 0 ≤ s < 2, f (x, t) f (x, t) (f1 ) f ∈ C (Ω × R+ , R), lim = 0, Ú lim 2∗ −1 = 0, x ∈ Ω ž˜—¤á; t→+∞ t t t→0+ (f2 ) •3˜‡~ê ρ, ρ > 2, ¦ 0 < ρF (x, t) ≤ f (x, t)t é¤k x ∈ Ω, t ∈ R+ \ {0} ¤á. N √ √ N −2 µ−µ √ µ−µ µ ,
•§¥kÄ–¼ê f (x, t), …¹ Hardy-Sobolev a=0Ú b=0
ÛɯK. ©z [17] ¥, ¶Ú/?Ø
, ©z [4] ¥, ‘, ÇÚ/q?Ø
¹, = a = 0 … b = 0. ¨‚ïÄ 5 Brezis ïÄ
´¼ê f (x, t) äk]àš‚55Ÿœ¹ •§.
a = 0, b = 0 Ú µ = 0 ž •§(„©z[19]), Xe ∗ )−2 −∆u − µ u 2 = |u|2 (s u + λ|u|q−2 u, x∈Ω |x|s |x| u = 0, x ∈ ∂Ω Xe(J
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