李金,張曉蕾,桑瑜,張宇鑫
(華北理工大學(xué) 理學(xué)院,河北 唐山 063210)
柯西主值積分是邊界元法中的重要研究內(nèi)容,被廣泛地應(yīng)用于數(shù)學(xué)物理、電磁力學(xué)、流體力學(xué)、斷裂力學(xué)、化學(xué)等領(lǐng)域[1,2]??紤]如下形式的柯西主值積分:
(1)
奇異積分的近似計(jì)算作為數(shù)值計(jì)算領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。目前,已經(jīng)有矩形求積公式[3,4]、梯形求積公式[5,6]、辛普森求積公式[7]、高斯求積公式[8]等方法來近似計(jì)算奇異積分。LI用矩形求積公式近似計(jì)算了二維奇異積分[9],得到收斂結(jié)果為O(h2)。文獻(xiàn)[10]中討論了計(jì)算柯西主值積分的復(fù)合矩形求積公式,逼近密度函數(shù)得到誤差展開式,設(shè)計(jì)外推算法提高收斂階獲得后驗(yàn)誤差估計(jì)。隨后有學(xué)者研究了多維柯西主值積分的復(fù)合矩形求積公式[11],并給出外推算法。矩形求積公式還可以用來近似計(jì)算Hadamard有限部分積分[12]。LI等學(xué)者利用復(fù)合梯形公式近似計(jì)算一維、二維及圓上的柯西主值積分[13-15],得到相應(yīng)的超收斂誤差估計(jì)。Monegato給出了近似計(jì)算二維柯西主值積分的一類插值求積公式[16]。Kim構(gòu)造了一個(gè)基于三角變換的求積公式[17]來近似計(jì)算柯西主值積分。
外推法作為一種提高計(jì)算精度的方法,近年來被廣泛應(yīng)用于數(shù)值計(jì)算[18]。在近似計(jì)算奇異積分時(shí),根據(jù)得到的誤差展開式設(shè)計(jì)外推算法,從而提高誤差收斂階。在等距節(jié)點(diǎn)的情況下,通常采用把區(qū)間逐次對分的方法計(jì)算積分值,這樣,前一次劃分得到的函數(shù)值在區(qū)間重新劃分后仍可被利用,且易于編程,這是外推法實(shí)現(xiàn)的前提?;谝陨纤悸?,Navot[19]構(gòu)造了基于Fourier級數(shù)展開的弱奇異積分的Euler-Maclaurin展開式。Lyness研究了二維柯西主值積分的Euler-Maclaurin展開方法[20]。余德浩等學(xué)者根據(jù)梯形求積公式近似計(jì)算二階超奇異積分得到誤差漸近展開式,構(gòu)造廣義的外推算法來提高計(jì)算精度[21]。
該研究對復(fù)合矩形求積公式近似計(jì)算二維柯西主值積分進(jìn)行分析。對積分區(qū)域進(jìn)行均勻剖分,逼近密度函數(shù)與核函數(shù),通過矩形公式近似計(jì)算得到誤差展開式。構(gòu)造序列來逼近奇異點(diǎn),并對網(wǎng)格進(jìn)行均勻加密,提出了一種外推算法。通過該方法獲得更高的收斂階和后驗(yàn)誤差估計(jì)。該項(xiàng)研究的第一部分給出了矩形求積公式的基本定義及其近似計(jì)算二維柯西主值積分獲得誤差展開式的相關(guān)定理;第二部分證明主要定理,并根據(jù)誤差展開式得到收斂階;第三部分在計(jì)算二維柯西主值積分誤差展開式的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)外推算法提高收斂階,并給出后驗(yàn)誤差估計(jì);第四部分用數(shù)值算例來驗(yàn)證理論分析的正確性。
令a=x0 定理1[22]f(x,y)∈C∞[a,b]×[c,d],θ1,θ2∈[0,1]。定義 (2) 和 (3) 然后有 (4) 其中ck是與h無關(guān)的常數(shù)。 接下來定義fc(x,y)為f(x,y)的常數(shù)插值 fc(x,y)=f(xi-1,yj-1),(x,y)∈[xi-1,xi]×[yj-1,yj],i,j=1,2,…,n (5) 定義線性變換 (6) (7) (8) 其中ωij定義為科特斯系數(shù), (9) 定義φ0(x,y),φk1(x,y),φk2(x,y), (10) (11) (12) 當(dāng)k=1時(shí), (13) (14) 現(xiàn)在給出如下定理。 定理2設(shè)f(x,y)∈C∞(Ω)=C∞[a,b]×[c,d],矩形求積公式In(f,t,s)定義為式(8),存在一個(gè)與h無關(guān)的常數(shù)ck,使得 (15) 其中(t,s)∈(xg-1,xg)×(yl-1,yl), (16) (17) (18) (19) (20) 當(dāng)k=1時(shí), (21) (22) 當(dāng)式(18)為0時(shí)出現(xiàn)超收斂現(xiàn)象,收斂階為O(h)。 (23) (24) (25) 證明:根據(jù)二維柯西主值積分的定義和線性變換式(6)和式(7),有 (26) 對于式(24)的第一部分 (27) 相似的可以得到式(25)。i≠g,j≠l的情況,相應(yīng)的黎曼積分可以被同樣證明。當(dāng)k=1時(shí)有, (28) (29) 以上可以被類似證明。 引理2在定理2的假設(shè)下,有 (30) 證明:通過將fc(x,y),f(x,y)在奇點(diǎn)(t,s)處泰勒展開,得到 (31) (32) 結(jié)合式(31)和式(32),得到引理2結(jié)論。定理2的證明如下 證明:根據(jù)引理2,有 (33) 對于i=g,j=l,有 (34) 結(jié)合式(33)和式(34)可得 (35) 這里d0(φ0),dk1(φk1),dk2(φk2)定義為式(18)~式(20)。通過線性變換[xi-1,xi]×[yj-1,yj]映射到[-1,1]×[-1,1],當(dāng)τ=ξ=0時(shí),d0(φ0)=0。對于最后一部分沒有奇異性, (36) (37) 證明完畢。 實(shí)際上獲得了矩形公式計(jì)算二維柯西主值積分的誤差展開式,因此當(dāng)d0(φ0)=0時(shí),得到超收斂點(diǎn)。接下來將以上結(jié)論推廣到多維的情況。 (38) 這里(t1,t2,...,tq)是奇點(diǎn),令f(t1,...,tq)∈C∞[ai,bi]q,ai=xi0 fc(x1,x2,...,xq)=f(x1,i1-1,x2,i2-1,...,xq,iq-1) (39) 然后得到: (40) 其中科特斯系數(shù)為ωi1,i2,...,iq=hq/[(x1,i1-1-t1)...(xq,iq-1-tq)]。 根據(jù)定理2得到矩形公式計(jì)算二維柯西主值積分的誤差展開式 (41) 并給出如下外推算法,存在正整數(shù)n10,n20使得m10:=n10(t-a)/(b-a),m20:=n20(s-c)/(d-c)為常數(shù)。為了簡化計(jì)算過程,設(shè)n10=n20,將[a,b]×[c,d]劃分為等子區(qū)域,得到大小為h1=(b-a)/n10=(d-c)/n20的初始網(wǎng)格Π1,細(xì)化網(wǎng)格Π1得到Π2,其大小為h2=h1/2。通過不斷細(xì)化網(wǎng)格得到{Πj}j=1,2,...,這里Πj由Πj-1得到,網(wǎng)格大小為hj,得到如下所示的外推表。 表1 外推表Ti(j) 對于給定的τ,ξ,定義 (42) (43) T(hi)=T(hi,hj)=I2i-1n10,2j-1n20(f,ti,sj) (44) 下面介紹外推算法步驟 第一步: 第二步: 定理3在定理2的誤差展開式基礎(chǔ)上,對于τ,ξ=0,根據(jù)式(42)和(43)有 (45) 后驗(yàn)誤差估計(jì)為 (46) 證明:對于給定的τ,ξ,通過式(41)的誤差展開式有 (47) 根據(jù)柯西主值積分的定義和式(41),將I(f,ti,sj)在奇點(diǎn)(t,s)處進(jìn)行泰勒展開,有 (48) f(ti,sj)在奇點(diǎn)(t,s)處進(jìn)行泰勒展開得到 (49) 結(jié)合式(47)~式(49)得到 (50) 這里 (51) 對于給定的τ,ξ和bk(t,s,τ,ξ)均為常數(shù),由式(50)有 (52) 根據(jù)式(50)和式(52)以及hi=2hi+1,可得 (53) 即 (54) 這里 (55) 繼續(xù)外推過程可以得到收斂階O(h3),相似的得到收斂階O(h4)。通過這種方法,可以得到更高的收斂階。 這一部分給出一些數(shù)值例子驗(yàn)證定理的結(jié)論。 例1: 由表2可得,當(dāng)奇點(diǎn)局部坐標(biāo)為零時(shí)收斂階為O(h),當(dāng)局部坐標(biāo)不為零時(shí)則不收斂。因此當(dāng)τ=ξ=0時(shí),出現(xiàn)超收斂現(xiàn)象并驗(yàn)證了理論分析的正確性。 表2 矩形公式誤差估計(jì) 例2: 表3 矩形公式外推誤差估計(jì) 表4 后驗(yàn)誤差估計(jì) 例3: 表5 矩形公式外推誤差估計(jì) 表6 后驗(yàn)誤差估計(jì) 例4: 表7和表8驗(yàn)證了當(dāng)τ=ξ=η=0時(shí),得到矩形公式近似計(jì)算三維柯西主值積分并進(jìn)行外推的誤差,收斂階可以達(dá)到O(h),O(h2),O(h3),O(h4),后驗(yàn)估計(jì)的收斂階與表7的誤差收斂階相同,符合理論分析。 表7 矩形公式外推誤差估計(jì) 表8 后驗(yàn)誤差估計(jì) 通過矩形求積公式近似計(jì)算二維柯西主值積分得到誤差展開式。通過構(gòu)造序列來逼近奇點(diǎn),設(shè)計(jì)外推算法獲得更高的計(jì)算精度,并得到了后驗(yàn)誤差估計(jì)。這種方法也可以推廣到多維柯西主值積分。2定理的證明
3外推法
4數(shù)值算例
5結(jié)論