一类大规模并行方向分裂算法求解Navier-Stokes方程的收敛性分析
Convergence Analysis of a Class of Massively Parallel Direction Splitting Algorithms for the Navier-Stokes Equations
Texas A&M University（德克萨斯农工大学）；University of Alberta（阿尔伯塔大学）；University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）；CNRS, France（法国国家科学研究中心）
AI总结：
针对基于方向分裂的不可压缩Navier-Stokes方程新分数步进技术，证明了其线性复杂度、无条件稳定性和收敛性，并适用于大规模并行化。
摘要：
我们为基于方向分裂的不可压缩Navier-Stokes方程提供了一种新的分数步进技术的收敛性分析。该新技术具有线性复杂度、无条件稳定且收敛，并适用于大规模并行化。
英文摘要：
We provide a convergence analysis for a new fractional time-stepping technique for the incompressible Navier-Stokes equations based on direction splitting. This new technique is of linear complexity, unconditionally stable and convergent, and suitable for massive parallelization.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
