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arXiv 2401.04519math.NAcs.NA
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混合方法与特征值下界

Mixed methods and lower eigenvalue bounds

Dietmar Gallistl

AI总结:

本文提出利用混合有限元方法为偏微分算子相关的对称正定特征值问题提供有保证的特征值下界,基于经典相容性条件和紧嵌入局部常数,适用于标量二阶椭圆算子、线弹性和Steklov特征值问题。

摘要:

本文展示了如何利用与偏微分算子相关的对称正定特征值问题的混合有限元方法,提供有保证的特征值下界。该方法基于混合方案的经典相容性条件(核的包含)以及与紧嵌入相关的局部常数,这些常数通常是显式已知的。应用包括标量二阶椭圆算子、线弹性以及Steklov特征值问题。

英文摘要:

It is shown how mixed finite element methods for symmetric positive definite eigenvalue problems related to partial differential operators can provide guaranteed lower eigenvalue bounds. The method is based on a classical compatibility condition (inclusion of kernels) of the mixed scheme and on local constants related to compact embeddings, which are often known explicitly. Applications include scalar second-order elliptic operators, linear elasticity, and the Steklov eigenvalue problem.

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。

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