Эффективный метод численного решения объемных интегральных уравнений фредгольма для задач моделирования распространения акустических волн

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Целью исследования является разработка численной схемы с использованием итерационных методов решения систем уравнений для решения объемных задач акустики с неоднородным индексом рефракции. Приводится постановка задачи распространения акустических волн в виде объемного интегрального уравнения Фредгольма второго рода. Для дискретизации задачи с целью последующего численного решения использована структурированная объемная прямоугольная сетка. С использованием дискретизации постановка задачи сводится к дискретизированному оператору в виде системы уравнений с большим количеством неизвестных и матрицей оператора высокой размерности. Учитывая особенности интегральных ядер уравнения Гельмгольца в интегральной форме, приводятся численные методы решения систем уравнений с использованием модификаций матрично-векторного умножения тёплицевых матриц на вектор на основе быстрого дискретного преобразования Фурье. Продемонстрированы численные результаты работы комплекса программ моделирования распространения реализаций модели плоской волны в объемной среде с неоднородным индексом рефракции. Особое внимание уделяется возможности быстрого решения задач математической физики на структурированной сетке большой размерности, что позволит рассматривать особенности решения на сложных неоднородных границах, а также упростить аппроксимацию решения. В завершение будут сделаны выводы о качестве получаемых решений на различных примерах неоднородностей рассматриваемой объемной области.

Об авторах

Иван Александрович Юрченков

МИРЭА – Российский технологический университет

Email: yurchenkov@mirea.ru
Москва

Список литературы

  1. БУКАНСУС С., МАНДЭ С., ТАИР Б. и др. Построение обобщенных итерационных методов, используемых для решения интегрального уравнения Фредгольма // Вычис-лительные методы и программирование. – 2022. – T. 23, №4. – C. 350–364.
  2. ДЕМИДОВИЧ Б.П. Численные методы анализа. При-ближение функций, дифференциальные и интегральные уравнения: учебное пособие. – СПб.: Лань, 2022. – 400 с.
  3. КУДРЯШОВА Н.Ю. Граничные интегральные уравнения: учебное пособие. – Пенза: ПГУ, 2018. – 72 с.
  4. НУРУТДИНОВА И.Н., ПОЖАРСКИЙ Д.А. Интеграль-ное исчисление. Дифференциальные уравнения. Ряды: учебное пособие. – Ростов-на-Дону: Донской ГТУ, 2021. – 96 с.
  5. ТАИР Б., СЕГНИ C., ГИББИ Х. и др. Два численных ме-тода решения линейного интегро-дифференциального уравнения Фредгольма со слабо сингулярным ядром // Вычислительные методы и программирование. – 2022. – T. 23, №2. – C. 117–136.
  6. САМОХИН А.Б., САМОХИНА А.С., ЮРЧЕНКОВ И.А. Интегральное уравнение Фредгольма для задач акусти-ческого рассеяния на трёхмерных прозрачных структу-рах // Дифференциальные уравнения. – 2023. – Т. 59, №9. – С. 1260–1265.
  7. САМОХИН А.Б., САМОХИНА А.С., ШЕСТОПА-ЛОВ Ю.В. и др. Итерационные методы градиентного спуска для решения линейных уравнений // Журнал вы-числительной математики и математической физики. – 2019. – Т. 59, №8. – С. 1331–1339.
  8. САМОХИН А.Б. Численный метод решения объемных интегральных уравнений на неравномерной сетке // Журнал вычислительной математики и математической физики. – 2021. – Т. 61, №5. – С. 878–884.
  9. САМОХИН А.Б., ЮРЧЕНКОВ И.А. Численные методы решения стационарных объемных интегральных уравне-ний Фредгольма второго рода для задач распростране-ния и рассеяния электромагнитных волн // Материалы Всероссийской открытой научной конференции «Совре-менные проблемы дистанционного зондирования, радио-локации, распространения и дифракции волн: Всерос-сийские открытые Армандовские чтения», Муром, 25–27 июня 2024 года. – Муром: Владимирский государствен-ный университет им. Александра Григорьевича и Нико-лая Григорьевича Столетовых, 2024. – С. 103–112.
  10. САМОХИН А.Б. Объемные сингулярные интегральные уравнения электродинамики: монография. – М.: Техно-сфера, 2021. – 218 с.
  11. САМОХИН А.Б. Методы и эффективные алгоритмы решения многомерных интегральных уравнений // Russian Technological Journal. – 2022. – T.10, №6. – С. 70–77.
  12. COLTON D., KRESS R. Inverse acoustic and electromag-netic scattering theory. – Springer-Verlag, Berlin, 1992. – 328 p.
  13. SCHOUTROP C.E.M, TEN THIJE BOONKKAMP J.H.M., VAN DIJK J. Reliability Investigation of BiCGStab and IDR Solvers for the Advection-Diffusion-Reaction Equation. // Communications in Computational Physics. – 2022. – Vol. 32, No. 1. – P. 156–188.
  14. ZOU Q. GMRES algorithms over 35 years // Applied Math-ematics and Computation. – 2023. – Vol. 445. – P. 127869.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».