李夏云,熊佩英,陳傳淼
(1. 湖南城市學(xué)院 理學(xué)院,湖南 益陽(yáng) 413000;2. 湖南師范大學(xué) 數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院,長(zhǎng)沙 410081)
半線性橢圓型方程多解計(jì)算的Newton流線法
李夏云1,熊佩英1,陳傳淼2
(1. 湖南城市學(xué)院 理學(xué)院,湖南 益陽(yáng) 413000;2. 湖南師范大學(xué) 數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院,長(zhǎng)沙 410081)
為求解半線性橢圓方程的多解問(wèn)題,本文在搜索延拓法理論的基礎(chǔ)上,改用Newton流方程來(lái)計(jì)算目標(biāo)方程組,進(jìn)而提出了新的Newton流線法,證明了其具有指數(shù)收斂性,并給出了其算法;如果大量隨機(jī)地投入初始點(diǎn),通過(guò)該方法能得到半線性橢圓方程的所有解;最后其有效性為正方形域中立方非線性方程的多解數(shù)值實(shí)驗(yàn)所證明﹒
非線性;多解;Newton流線法;中心場(chǎng)
半線性橢圓型方程問(wèn)題
式(1)中Ω是RN上的有界區(qū)域,假設(shè)非線性項(xiàng)f(x,u)在Ω×R上滿足局部 Lipschitz連續(xù),且其中a1,a2為正常數(shù),當(dāng)當(dāng)時(shí),方程(1)的能量泛函為
對(duì)于方程(1)的解的存在性與多解性,已經(jīng)有大量的研究成果,其多解的數(shù)值計(jì)算也有大批的研究者進(jìn)行了關(guān)注[1-7]﹒在方程(1)中取則有
此算法的第1步搜索所有的解的初值是決定性的,在多解計(jì)算中,遇到的困擾是發(fā)散﹒由于初值的原因,加上E(u)常是非凸的,對(duì)于高M(jìn)orse指標(biāo),使得迭代計(jì)算很不穩(wěn)定,因此我們提出Newton流線法來(lái)大范圍求解半線性橢圓方程的多解問(wèn)題﹒Newton流線法:大量隨機(jī)地投入初始點(diǎn),使解曲線沿著 Newton流方向,可大范圍按指數(shù)收斂,自適應(yīng)地追蹤根,從而求得半線性橢圓方程的所有解﹒
設(shè)n階非線性方程組為
其中F(x)是從N維區(qū)域的連續(xù)且分片光滑的函數(shù),其經(jīng)典的求解方法是 Newton迭代法[7]:其有二階收斂性,其需要很好的初值x0,僅當(dāng)初值很接近真解x*時(shí)才是收斂的﹒理想的算法是:計(jì)算軌道總是沿著的方向前進(jìn),在 Davidenko方程中,令t=0,可得它與流線的方向是一致的,當(dāng)t>0時(shí),因初值x0的影響,曲線x(t)逐漸偏離了流線方向V(x)﹒為此我們考慮Newton流方程,即
對(duì)于任意的初值x0,式(8)準(zhǔn)確地描述了流線的微分方程,始終沿著流線方向前進(jìn)﹒求解式(8),我們采用的具有k≥1階精度的Euler格式為
當(dāng)k=1時(shí),有在計(jì)算接近根的時(shí),F(xiàn)(x)變小,流線方向V(x)也變得很小,x(t)的變化很小,當(dāng)t→∞時(shí),才有x(t)→x*,t適當(dāng)大以后,可改用較大的步長(zhǎng)來(lái)計(jì)算;當(dāng)計(jì)算的根達(dá)到一定的精度以后,即可以終止計(jì)算,也可改用牛頓迭代求解,直到得到所需的根x*﹒
在企業(yè)集團(tuán)戰(zhàn)略性成本管理中,為了將成本管理工作作為重點(diǎn),結(jié)合成本工作的特點(diǎn),進(jìn)行管理方案的創(chuàng)設(shè),優(yōu)化成本控制的內(nèi)容,為成本管理工作的完善提供支持。在成本管理控制體系確定中,應(yīng)該結(jié)合成本管理的特點(diǎn),進(jìn)行各個(gè)部門之間的工作協(xié)調(diào),使企業(yè)各項(xiàng)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)得到整合,優(yōu)化成本管理流程,為財(cái)務(wù)工作的創(chuàng)新提供支持,降低企業(yè)成本支出,為企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本以及定量工作的分析提供參考,促進(jìn)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展[4]。
即其形成一個(gè)向x*匯聚的Newton中心場(chǎng)﹒
證明:以x*為球心建立坐標(biāo)系,設(shè)B(θ)為單位球,則一個(gè)朝x*匯聚的中心場(chǎng)為
在x*的鄰域中,有
設(shè)x*=0,展開為x的m次齊次多項(xiàng)式,對(duì)任意的參數(shù)μ恒有關(guān)于μ求導(dǎo)得
定理 2:設(shè)F(x)為閉子域G∈Ω上的適當(dāng)光滑的函數(shù),x*是F(x)的m重根,則以任意x0∈G為起點(diǎn)的用k≥1階數(shù)值方法確定的場(chǎng)線x(t),滿足,且適當(dāng)多步以后x(t)按指數(shù)衰減估計(jì),
由定理1展開
為求非線性問(wèn)題的根,基于上面理論,我們提出Newton流線算法:設(shè)有界區(qū)域G將被F的奇異面分為若干個(gè)聯(lián)通的子域Gj,其中一些子域含有一個(gè)根,任取其中一點(diǎn)為起始點(diǎn),用Newton流線法可以求得此根;有些子域沒有根,任取其中一點(diǎn)為起始點(diǎn)得到的點(diǎn)列將接近某奇點(diǎn),終止計(jì)算﹒
第1步:隨機(jī)取初始點(diǎn)x0,計(jì)算
第3步:判斷x0和xk是否是根或者是奇異點(diǎn)若其不是,繼續(xù)用流線法計(jì)算,適當(dāng)多步以后,若滿足則可得到一個(gè)近似的根,若不是重根,以后改用牛頓迭代法加速;若仍有則此子域無(wú)根,停止迭代并轉(zhuǎn)向另一初值點(diǎn),再進(jìn)行第2步計(jì)算﹒
第4步:將所求根存在數(shù)組U中(計(jì)算的第一個(gè)根必存),以后每得到一個(gè)根與先存的比較,若則xi*是新根,可存入U(xiǎn),否則棄去并終止計(jì)算,最后將在U中存下所有不同的根﹒
首先用不同類型基函數(shù)組合來(lái)求問(wèn)題的解﹒按特征值的大小取
這7個(gè)值中,有2個(gè)二重值,3個(gè)單值,按前面的搜索延拓法應(yīng)該可以得到 22個(gè)非零解﹒其近似解u7(x,y)的系數(shù)滿足非線性方程組
我們用 Newton流線法來(lái)對(duì)其進(jìn)行計(jì)算:在區(qū)域[-3,3]上隨機(jī)取點(diǎn),并取 30000n= ,再調(diào)用Matlab中的 rand函數(shù),得到一個(gè)7×30 000的隨機(jī)矩陣,共30 000個(gè)初值,通過(guò)計(jì)算,得到50個(gè)非零解,與前面的22個(gè)解比較,多了28個(gè)不同的解,將其進(jìn)行歸類,得到15組解﹒利用區(qū)域的對(duì)稱性歸類,我們得到3組不同的新解,這3組不同的新解是不同的特征值與對(duì)應(yīng)的特征函數(shù)的相互作用,而產(chǎn)生的多解﹒設(shè)這 3組新解為它們對(duì)應(yīng)的初值分別為
利用Newton流線法來(lái)計(jì)算,共得到84個(gè)非零解,利用區(qū)域的對(duì)稱性,通過(guò)歸類,我們得到26組不同的解﹒不同的特征值之間可以產(chǎn)生新的多解﹒
求解半線性橢圓方程的多解問(wèn)題,先用隨機(jī)函數(shù),將基進(jìn)行線性組合,隨機(jī)布點(diǎn),然后用Newton流線法來(lái)搜索更好的初值,最后在最大的子空間用 Newton法或其他迭代法求解目標(biāo)方程組,最后可得到所求問(wèn)題的真解,且真解與初值的圖像很相似,只是真解的腰更細(xì)、峰更高,這說(shuō)明了本文方法是可行的﹒
圖1 初值u1圖像
圖2 真解u1圖像
圖3 初值u2圖像
圖4 真解u2圖像
圖5 初值u3圖像
圖6 真值u3圖像
實(shí)驗(yàn)中從 500~30 000每隔 500個(gè)點(diǎn),用Newton流線法求解,最初采用隨機(jī)函數(shù)進(jìn)行隨機(jī)取點(diǎn),求解結(jié)果如圖7所示﹒
圖7 每隔500個(gè)點(diǎn)記錄的解個(gè)數(shù)圖
圖7中記錄了數(shù)值實(shí)例在區(qū)域[-3,3]上搜索到的解的情況,可以看出Newton流線法求解半線性橢圓方程的多解,可以搜索出全部解的概率大約是99.9%,但此類多解計(jì)算問(wèn)題計(jì)算量很大﹒上例中取8個(gè)基,隨機(jī)投入35 000個(gè)初始點(diǎn),每個(gè)點(diǎn)迭代20次,對(duì)于系數(shù)方程式(11)要計(jì)算74.48× 10個(gè)積分﹒由于基的選取,迭代的步數(shù),取點(diǎn)的個(gè)數(shù)不同而導(dǎo)致計(jì)算量大小各異,基取得越多計(jì)算量越大,此算法若采用并行計(jì)算可一定程度上提高解題的效率﹒
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(責(zé)任編校:龔倫峰)
Newton Flow Method for Solving Multiple Solutions of Semi-Linear Elliptic Equations
LI Xiayun1, XIONG Peiying1, CHEN Chuanmiao2
(1. College of Science, Hunan City University, Yiyang, Hunan 413000, China; 2. College of Mathematics and Computer Science, Hunan Normal University, Changsha, Hunan 410081, China)
To solve the multiple problem of the semi-linear elliptic equation, on the basis of searching the theory of extension method, the Newton flow equation is used to calculate the target system, and then the new Newton flow-line method is proposed, the exponential convergence is proved, and its algorithm is given, if it puts into a large number of the stochastic initial point, which can obtain all solutions of the semi-linear elliptic equation. Finally, its efficiency is proved by the multiple value experiment of cubic nonlinear equation in square domain.
nonlinear; multiple solutions; Newton flow-line method; central field
O241.7;O241.81
A
10.3969/j.issn.1672-7304.2017.05.0010
1672–7304(2017)05–0046–05
2017-08-09
湖南省教育廳科研項(xiàng)目(15C0243)
李夏云(1972- ),女,湖南益陽(yáng)人,副教授,碩士,主要從事數(shù)值計(jì)算研究﹒E-mail: 1270003202@qq.com