Алгоритмы для решения параметрической самосопряжённой эллиптической краевой задачи в двумерной области методом конечных элементов высокого порядка точности

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассмотрены вычислительные схемы решения краевых эллиптических задач в рамках метода Канторовича - редукции эллиптической краевой задачи к системе обыкновенных дифференциальных уравнений второго порядка с использованием поверхностных функций, зависящих от независимой переменной системы обыкновенных дифференциальных уравнений как параметра, вычисленные как методом конечных элементов, так и пробных параметрических поверхностных базисных функций, вычисленных в аналитической виде. Предложены новые вычислительные схемы и алгоритмы для решения параметрической самосопряжённой эллиптической краевой задачи в двумерной области, используя метод конечных элементов высокого порядка точности с прямоугольными и треугольными элементами. Комплексы программ, реализующие алгоритмы, вычисляют с заданной точностью собственные значения, собственные функции и их первые производные по параметру, связанные с параметрической самосопряжённой краевой задачей для эллиптических дифференциальных уравнений с условиями Дирихле или Неймана на границе в конечной двумерной области, а также потенциальные матричные элементы - интегралы от произведения собственных функций и их первых производных по параметру. Параметрические собственные значения (так называемые потенциальные кривые) и матричные элементы, вычисленные с помощью комплекса программ, можно применять для решения задачи на связанные состояния и многоканальной задачи рассеяния для системы обыкновенных дифференциальных уравнений второго порядка с помощью метода Канторовича. Эффективность предложенных схем расчёта и алгоритмов демонстрируется решением двумерных эллиптических краевых задач, описывающих квадрупольные колебания в коллективной модели атомного ядра.

Об авторах

Александр Александрович Гусев

Объединённый институт ядерных исследований

Email: gooseff@jinr.ru
ул. Жолио-Кюри, д. 6, г. Дубна, Московская область, Россия, 141980

Очбадрах Чулуунбаатар

Объединённый институт ядерных исследований

Email: chuka@jinr.ru
Институт математики Монгольский национальный университет, Улан-Батор, Монголия ул. Жолио-Кюри, д. 6, г. Дубна, Московская область, Россия, 141980

Сергей Ильич Виницкий

Объединённый институт ядерных исследований

Email: vinitsky@theor.jinr.ru
Российский университет дружбы народов ул. Миклухо-Маклая, д. 6, Москва, Россия, 117198 ул. Жолио-Кюри, д. 6, г. Дубна, Московская область, Россия, 141980

Владимир Леонардович Дербов

Саратовский государственный университет

Email: derbov@sgu.ru
г. Саратов, Россия

Андржей Гуждж

Университет им. М. Кюри-Склодовска

Email: andrzej.gozdz@umcs.pl
Институт физики Люблин, Польша

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

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».