СРАВНЕНИЕ ИНТЕРПОЛЯЦИОННОГО И МОЗАИЧНО-СКЕЛЕТОННОГО МЕТОДОВ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ИНТЕГРАЛЬНЫХ УРАВНЕНИЙ СО СВЕРТОЧНЫМ ЯДРОМ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Сравниваются интерполяционный и мозаично-скелетонный методы решения задачи о потенциальном обтекании двумерной пластины. Они сжимают плотную матрицу линейной системы, возникающую при решении методом коллокаций на неравномерной сетке. Первый метод основан на быстром преобразовании Фурье и линейной интерполяции со вспомогательной равномерной сеткой. Второй – на блочно-малоранговой аппроксимации матрицы. Оба подхода демонстрируют эффективность по времени и памяти, но выделяют различные структуры в матрице, что влияет на решение линейной системы. Для использованных реализаций методов мозаично-скелетонный метод решает систему быстрее интерполяционного, но потребляет больше памяти, а время его работы гораздо заметнее растет с увеличением размера системы.

Об авторах

А. О Гладков

Сколковский институт науки и технологий

Email: a.o.gladkov@yandex.ru
Москва, Россия

Б. И Валиахметов

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: valiahmetovbulat@mail.ru
Москва, Россия

Е. Е Тыртышников

Институт вычислительной математики им. Г.И. Мариука РАН

Email: eugene.tyrtyshnikov@gmail.com
Москва, Россия

А. Б Самохин

МИРЭА – Российский технологический университет

Email: absamokhin@yandex.ru
Москва, Россия

Список литературы

  1. Самохин А.Б. Интегральные уравнения и итерационные методы в электромагнитном рассеянии. Радио и связь, 1998.
  2. Colton D., Kress R. Inverse acoustic and electromagnetic scattering theory. Berlin: Springer-Verlag, 1992.
  3. Мокряков В.В. Применение метода мультипольного разложения для расчета напряженного состояния в бесконечной упругой плоскости, содержащей несколько круговых отверстий // Вычисл. механика сплошных сред. 2012. Т. 5. № 2. С. 168—177.
  4. Белоцерковский С.М., Лифанов Н.К. Численные методы в сингулярных интегральных уравнениях. М.: Наука, 1985.
  5. Самохин А.Б., Тыртышинков Е.Е. Численный метод решения объемных интегральных уравнений на неравномерной сетке // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2021. Т. 61. № 5. С. 878—884.
  6. Нечепуренко Ю.М. Быстрые устойчивые алгоритмы для класса линейных дискретных преобразований // Вычисл. процессы и системы. Т. 5. М.: Наука, 1987. С. 292—301.
  7. Туглубинко Ещепе. Мosaic-skeleton approximations // Calcolo. 1996. V. 33. P. 47—57.
  8. Горейнов С.А., Замарашкин Н.Л., Тыртышинков Е.Е. Псев- досвещенные аппроксимации матриц // Докл. АН. 1995. Т. 343. № 2. С. 151—152.
  9. Туглубинко Ещепе. Incomplete cross approximation in the mosaic-skeleton method // Computing. 2000. V. 64. P. 367—380.
  10. Оселедец И.В., Тыртышинков Е.Е. Приближенное обращение матриц при решении гиперсингулярного интегрального уравнения // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2005. Т. 45. № 2. С. 315—326.
  11. Лифанов Н.К., Тыртышинков Е.Е. Теплицевы матрицы и сингулярные интегральные уравнения // Вычисл. процессы и системы. Т. 7. М.: Наука, 1990. С. 94—278.
  12. Лифанов Н.К., Полтавский Л.Н. Обобщенные операторы Фурье и их применение к обоснованию некоторых численных методов в аэродинамике // Матем. сб. 1992. Т. 5. С. 79—114.
  13. Voevodin V.V. On a method of reducing the matrix order while solving integral equations. Numerical Analysis on FORTRAN. Moscow University Press, 1979. P. 21—26.
  14. Gladkov A. Integral equation solver. 2024. URL: https://github.com/agladckov/integral_equation_solver
  15. Vailakhmetov B., Zhelikov D. MosaicSkeleton package (MSk), 2017. URL: https://gitlab.com/bulatral/mosaic-skeleton.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

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».