Быстро сходящиеся черновские аппроксимации к решению уравнения теплопроводности с переменным коэффициентом теплопроводности

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Настоящая работа посвящена новому методу построения аппроксимаций к решению параболического дифференциального уравнения в частных производных. Рассматривается задача Коши для уравнения теплопроводности на прямой с переменным коэффициентом теплопроводности. Построена последовательность функций, которая сходится к решению этой задачи равномерно по пространственной переменной и локально равномерно по времени. Составляющие последовательность функции явно выражены через начальное условие и коэффициент теплопроводности, т.е. через функции, играющие роль параметров. При построении последовательности используются идеи и методы функционального анализа, а именно, теорема Чернова об аппроксимации операторных полугрупп, в силу чего построенные функции называются черновскими аппроксимациями. В большинстве ранее опубликованных работ норма разности между точным решением и черновской аппроксимацией с номером $n$ не превышает $const/n$. Аппроксимации, построенные в работе, являются быстро сходящимися, т. е. для них ошибка убывает быстрее $const/n$. Это следует из теоремы Галкина-Ремизова. Приведены  ключевые формулы, явный вид построенных аппроксимаций и схемы доказательств. Полученные в настоящей статье результаты указывают путь к построению быстро сходящихся черновских аппроксимаций для более широкого класса уравнений.

Об авторах

Александр Владимирович Веденин

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Автор, ответственный за переписку.
Email: lcsndr@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4035-7579

аспирант кафедры фундаментальной математики,

Россия, 603150, Россия, г. Нижний Новгород, ул. Б. Печерская, д. 25/12

Список литературы

  1. Evans G., Blackledge J., Yardley P. Numerical methods for partial differential equations. London: Springer, 2000. 304 p. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4471-0377-6
  2. Ruas. V. Numerical methods for partial differential equations: an introduction. Wiley, 2016. 376 p.
  3. Numerical methods for PDEs: state of the art techniques / ed. by D. A. Di Pietro, A. Ern, L. Formaggia. Cham, Switzerland: Springer, 2018. 330 p.
  4. Engel K.-J., Nagel R. One-parameter semigroups for linear evolution equations. New York: Springer, 2000. 589 p. DOI: https://doi.org/10.1007/b97696
  5. Chernoff P. R. Note on product formulas for operator semigroups // J. Functional Analysis. 1968. Vol. 2, Issue 2. pp. 238–242. DOI: https://doi.org/10.1016/0022-1236(68)90020-7
  6. Butko Ya. A. The method of Chernoff approximation // Springer Proceedings in Mathematics and Statistics. Cham: Springer, 2020. Vol. 325. pp. 19–46. DOI:https://doi.org/10.48550/arXiv.1905.07309
  7. Remizov I. D. Solution-giving formula to Cauchy problem for multidimensional parabolic equation with variable coefficients // Journal of Mathematical Physics. 2019. Vol. 60, Issue 7. DOI: https://doi.org/10.1063/1.5038102
  8. Remizov I. D. Quasi-Feynman formulas a method of obtaining the evolution operator for the Schrodinger equation // J. Funct. Anal. 2016. Vol. 270, No. 12. pp. 4540–4557. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jfa.2015.11.017
  9. Gomilko A., Kosowicz S., Tomilov Yu. A general approach to approximation theory of operator semigroups // Journal de Math´ematiques Pures et Appliquees. 2019. Vol. 127. pp. 216–267. DOI: https://doi.org/10.1016/j.matpur.2018.08.008
  10. Orlov Yu. N., Sakbaev V. Zh., Smolyanov O. G. Rate of convergence of Feynman approximations of semigroups generated by the oscillator Hamiltonian // Theoretical and Mathematical Physics 2012. Vol. 172. pp.987–1000. DOI: https://doi.org/10.1007/s11232-012-0090-x
  11. Gomilko A., Tomilov Yu. On convergence rates in approximation theory for operator semigroups // Journal of Functional Analysis 2014. Vol. 266, No. 5. pp. 3040-3082. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jfa.2013.11.012
  12. Remizov I. D. On estimation of error in approximations provided by Chernoff’s product formula // International Conference ’ShilnikovWorkshop-2018’ dedicated to the memory of outstanding Russian mathematician Leonid Pavlovich Shilnikov (1934–2011), book of abstracts. 2018. pp. 38–41.
  13. Vedenin A. V., Voevodkin V. S., Galkin V. D., Karatetskaya E. Yu., Remizov I. D. Speed of convergence of Chernoff approximations to solutions of evolution equations // Mathematical Notes. 2020. Vol. 108, No. 3. pp. 451–456. DOI: https://doi.org/10.1134/S0001434620090151
  14. Galkin O. E., Remizov I. D. Rate of convergence of Chernoff approximations to C₀–semigroups of operators // Mathematical Notes. 2022. Vol. 111, No. 2. pp. 305–307. DOI: https://doi.org/10.1134/S0001434622010345
  15. Galkin O. E., Remizov I. D. Upper and lower estimates for rate of convergence in the Chernoff product formula for semigroups of operators. 2022. 33 p. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2104.01249
  16. Prudnikov P. S. Speed of convergence of Chernoff approximations for two model examples: heat equation and transport equation. 2012. 27 p. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2012.09615

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Веденин А.В., 2026

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».