Сходимость приближенных решений ядром теплопроводности для уравнения переноса-диффузии в полуплоскости
- Авторы: Аоуаоуда М.1, Аяди А.1, Фуджита Яшима Х.2
-
Учреждения:
- Университет им. Л. Бен Мхиди
- Высшая нормальная школа им. А. Джебар
- Выпуск: Том 26, № 2 (2022)
- Страницы: 222-258
- Раздел: Дифференциальные уравнения и математическая физика
- URL: https://ogarev-online.ru/1991-8615/article/view/78697
- DOI: https://doi.org/10.14498/vsgtu1881
- ID: 78697
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Рассматривается уравнение параболического типа (уравнение переноса-диффузии), которое используется, например, в задачах распространения загрязняющих веществ в атмосферном воздухе или водной среде. Имеется нескольких классических методов решения этого параболического уравнения, но также хорошо известно и вероятностное представление решения уравнения переноса-диффузии. Поскольку плотность распределения винеровского процесса соответствует ядру уравнения теплопроводности, с использованием ядра теплопроводности и оператора переноса на каждом шаге дискретизации времени можно построить приближенные решения уравнения переноса-диффузии в . В предыдущих работах была доказана равномерная сходимость этих приближенных решений к функции, удовлетворяющей уравнению переноса-диффузии и начальному условию. Так как эти приближенные решения определяются только интегральным оператором и оператором переноса, доказательство их сходимости проводится без использования вероятностных понятий. В данной работе рассматривается уравнение переноса-диффузии в полуплоскости с граничным условием на и доказывается сходимость приближенных решений, построенных ядром теплопроводности и оператором переноса, к функции, удовлетворяющей уравнению переноса-диффузии в , начальному и граничному условиям. Для получения этого результата, используется метод нечетного продолжения заданных в функций на , поэтому применяются технические приемы предыдущих работ для задач в . Тем не менее из-за наличия граничного условия остается проблема гладкости приближенных решений, для разрешения которой получаются оценки для производных приближенных решений, на которые влияют особенные данные на .
Ключевые слова
Полный текст
Открыть статью на сайте журналаОб авторах
Мерием Аоуаоуда
Университет им. Л. Бен Мхиди
Email: meyem.aouaouda@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-8826-374X
Scopus Author ID: 57211330609
http://www.mathnet.ru/person152228
аспирант-математик, сотрудник лаборатории, лаб. динамических систем и управления
Алжир, 04000, Оум-эл-БуагиАбделхамид Аяди
Университет им. Л. Бен Мхиди
Email: facmaths@yahoo.fr
ORCID iD: 0000-0002-5600-7493
Scopus Author ID: 57220448421
http://www.mathnet.ru/person152229
профессор, руководитель исследовательской группы, лаб. динамических систем и управления
Алжир, 04000, Оум-эл-БуагиХисао Фуджита Яшима
Высшая нормальная школа им. А. Джебар
Автор, ответственный за переписку.
Email: hisaofujitayashima@yahoo.com
ORCID iD: 0000-0001-9937-8406
Scopus Author ID: 7004250498
http://www.mathnet.ru/person29081
профессор, руководитель исследовательской группы, лаб. прикладной математики и дидактики
Алжир, 25000, Константина, Али МенжелиСписок литературы
- Ландау Л. Д., Лифшиц Е. М. Гидродинамика / Теоретическая физика. Т. 6. М.: Наука, 1986. 736 с.
- Алоян А. Е. Моделирование динамики и кинетики газовых примесей и аэрозолей в атмосфере. М.: Наука, 2008. 415 c. EDN: QKHODT.
- Носов А. В., Крылов А. Л., Киселев В. П., Казаков С. В. Моделирование миграции радионуклидов в поверхностных водах. М.: Наука, 2010. 253 c. EDN: YLEGPB.
- Moreira D. M., Moraes A. C., Goulart A. G., Toledo de Almeida Albuquerque T. A contribution to solve the atmospheric diffusion equation with eddy diffusivity depending on source distance // Atmospheric Environment, 2014. vol. 83. pp. 254–259. DOI: https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2013.10.045.
- Цыденов Б. О. Численное исследование распространения примеси в пресном озере на основе распределения мутности // Вычислительные технологии, 2017. Т. 22 (спец. вып. 1). С. 113–124. EDN: YPLUKT.
- Esmail S., Agrawal P., Shaban Aly A novel analytical approach for advection diffusion equation for radionuclide release from area source // Nuclear Eng. Techn., 2020. vol. 6. pp. 816–826. DOI: https://doi.org/10.1016/j.net.2019.09.018.
- Essa Kh. S. M., El-Otaify M. S. Mathematical model for atmospheric dispersion equation (a review) // J. Rad. Nucl. Appl., 2021. vol. 52, no. 2. pp. 119–128. DOI: https://doi.org/10.18576/jrna/060203.
- Давыдова М. А., Еланскй Н. Ф., Захарова С. А., Постыляков О. В. Применение численно-асимптотического подхода в задаче восстановления параметров локального стационарного источника антропогенного загрязнения // Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 2021. Т. 496. С. 34–39. EDN: RBHKAN. DOI: https://doi.org/10.31857/S2686954321010021.
- Khoshgou H., Neyshabouri S. A. A. S. Using the backward probability method in contaminant source identification with a finite-duration source loading in a river // Environ. Sci. Pollut. Res., 2021. vol. 29, no. 4. pp. 6306–6316. DOI: https://doi.org/10.1007/s11356-021-15372-6.
- Ладыженская О. А., Солонников В. А., Уральцева Н. Н. Линейные и квазилинейные уравнения параболического типа. М.: Наука, 1967. 736 с. EDN: VLRBIL.
- Полянин А. Д., Вязьмин А. В., Журов А. И., Казенин Д. А. Справочник по точным решениям уравнений тепло- и массопереноса. М.: Факториал, 1998. 368 c. EDN: TVLOTF.
- Evans L. C. Partial Differential Equations / Graduate Studies in Mathematics. vol. 19. Providence, RI: American Mathematical Society, 2010. xxii+749 pp. DOI: https://doi.org/10.1090/gsm/019.
- Гихман И. И., Скороход А. В. Введение в теорию случайных процессов. М.: Наука, 1977. 567 с.
- Pardoux É., Peng S. Backward doubly stochastic differential equations and systems of quasilinear SPDEs // Prob. Theory Rel. Fields, 1994. vol. 98, no. 2. pp. 209–227. DOI: https://doi.org/10.1007/bf01192514.
- Pardoux É., Veretennikov A. Yu. Averaging of backward stochastic differential equations, with application to semi-linear PDE’s // Stochastics Stochastics Rep., 1997. vol. 60, no. 3–4. pp. 255–270. DOI: https://doi.org/10.1080/17442509708834109.
- Pardoux É., Răşcanu A. Stochastic Differential Equations, Backward SDEs, Partial Differential Equations / Stochastic Modelling and Applied Probability. vol. 69. Heidelberg: Springer, 2014. xvii+667 pp. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-05714-9.
- Freidlin M. I., Wentzell A. D. Random Perturbations of Dynamical Systems / Grundlehren der mathematischen Wissenchafften. vol. 260. Berlin, Heidelberg: Springer, 2012. xxviii+458 pp. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-25847-3.
- Milstein G. N., Tretyakov M. V. Stochastic Numerics for Mathematical Physics / Scientific Computation. Berlin, Heidelberg: Springer, 2004. xix+596 pp. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-10063-9.
- Desmond J. H., Mao X., Stuart A. M. Strong convergence of Euler-type methods for nonlinear stochastic differential equations // SIAM J. Numer. Anal., 2002. vol. 40, no. 3. pp. 1041–1063. DOI: https://doi.org/10.1137/s0036142901389530.
- Higham D. J. Stochastic ordinary differential equations in applied and computational mathematics // IMA J. Appl. Math., 2011. vol. 76, no. 3. pp. 449–474. DOI: https://doi.org/10.1093/imamat/hxr016.
- Mao X. The truncated Euler–Maruyama method for stochastic differential equations // J. Comput. Appl. Math., 2015. vol. 290. pp. 370-384. EDN: USCFLN DOI: https://doi.org/10.1016/j.cam.2015.06.002.
- Taleb L., Selvaduray S., Fujita Yashima H. Approximation par une moyenne locale de la solution de l’équation de transport-diffusion // Afr. Math. Ann., 2020. vol. 8. pp. 71–90 (In French).
- Smaali H., Fujita Yashima H. Une généralisation de l’approximation par une moyenne locale de la solution de l’équation de transport-diffusion // Afr. Math. Ann., 2021. vol. 9. pp. 89–108 (In French).
- Тихонов А. Н., Самарский А. А. Уравнения математической физики. М.: Наука, 1977. 735 с.
- Владимиров В. С. Обобщенные функции в математической физике. М.: Наука, 1979. 280 с.
- Emanuel K. A similarity hypothesis for air-sea exchange at extreme wind speeds // J. Atmos. Sci., 2003. vol. 60, no. 11. pp. 1420–1428. DOI: https://doi.org/10.1175/1520-0469(2003)060<1420:ASHFAE>2.0.CO;2.
- Du Y., Xie S., Huang G., Hu K. Role of air-sea interaction in the long persistence of El Niño-induced North Indian Ocean warming // J. Climate, 2009. vol. 22, no. 8. pp. 2023–2038. DOI: https://doi.org/10.1175/2008JCLI2590.1.
- Власова Г. А., Нгуен Ба Суан, Деменок М. Н. Циркуляция вод Южно-Китайского моря в зоне Вьетнамского течения в условиях южного тропического циклона весной 1999 г.: результаты численного моделирования // Фундам. прикл. гидрофиз., 2016. Т. 9, № 4. С. 25–34. EDN: XELWBN.
- Shi Y., Zhang Q., Wang S., Yang K., Yang Y., Ma Y. Impact of typhoon on evaporation dust in the Northwest Pacific Ocean // IEEE Access, 2019. vol. 7. pp. 109111–109119. DOI: https://doi.org/10.1109/access.2019.2932969.
- Аоуаоуда М., Аяди А., Фужита-Яшима Х. Математическое моделирование тропических циклонов на основе описания траекторий ветра // Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 2019. Т. 59, № 9. С. 1554–1569. EDN: JJUVVC. DOI: https://doi.org/10.1134/S0044466919090047.
- Cotton W., Bryan G., van den Heever S. Storm and Cloud Dynamics. The Dynamics of Clouds and Precipitating Mesoscale Systems / International Geophysics Series. vol. 99. Amsterdam: Academic Press, 2011. xvi+809 pp. DOI: https://doi.org/10.1016/c2009-0-02127-8.
Дополнительные файлы
