Discretization error estimates in maximum norm for convergent splittings of matrices with a monotone preconditioning part

For finite difference matrices that are monotone, a discretization error estimate in maximum norm follows from the truncation errors of the discretization. It enables also discretization error estimates for derivatives of the solution. These results are extended to convergent operator splittings of the difference matrix where the major, preconditioning part is monotone but the whole operator is not necessarily monotone

On Multilevel Methods Based on Non-Nested Meshes

This thesis is concerned with multilevel methods for the efficient solution of partial differential equations in the field of scientific computing. Further, emphasis is put on an extensive study of the information transfer between finite element spaces associated with non-nested meshes. For the discretization of complicated geometries with a finite element method, unstructured meshes are often beneficial as they can easily be adjusted to the shape of the computational domain. Such meshes, and thus the corresponding discrete function spaces, do not allow for straightforward multilevel hierarchies that could be exploited to construct fast solvers. In the present thesis, we present a class of "semi-geometric" multilevel iterations, which are based on hierarchies of independent, non-nested meshes. This is realized by a variational approach such that the images of suitable prolongation operators in the next (finer) space recursively determine the coarse level spaces. The semi-geometric concept is of very general nature compared with other methods relying on geometric considerations. This is reflected in the relatively loose relations of the employed meshes to each other. The specific benefit of the approach based on non-nested meshes is the flexibility in the choice of the coarse meshes, which can, for instance, be generated independently by standard methods. The resolution of the boundaries of the actual computational domain in the constructed coarse level spaces is a characteristic feature of the devised class of methods. The flexible applicability and the efficiency of the presented solution methods is demonstrated in a series of numerical experiments. We also explain the practical implementation of the semi-geometric ideas and concrete transfer concepts between non-nested meshes. Moreover, an extension to a semi-geometric monotone multigrid method for the solution of variational inequalities is discussed. We carry out the analysis of the convergence and preconditioning properties, respectively, in the framework of the theory of subspace correction methods. Our technical considerations yield a quasi-optimal result, which we prove for general, shape regular meshes by local arguments. The relevant properties of the operators for the prolongation between non-nested finite element spaces are the H1-stability and an L2-approximation property as well as the locality of the transfer. This thesis is a contribution to the development of fast solvers for equations on complicated geometries with focus on geometric techniques (as opposed to algebraic ones). Connections to other approaches are carefully elaborated. In addition, we examine the actual information transfer between non-nested finite element spaces. In a novel study, we combine theoretical, practical and experimental considerations. A thourough investigation of the qualitative properties and a quantitative analysis of the differences of individual transfer concepts to each other lead to new results on the information transfer as such. Finally, by the introduction of a generalized projection operator, the pseudo-L2-projection, we obtain a significantly better approximation of the actual L2-orthogonal projection than other approaches from the literature.Nicht-geschachtelte Gitter in Multilevel-Verfahren Diese Arbeit beschäftigt sich mit Multilevel-Verfahren zur effizienten Lösung von Partiellen Differentialgleichungen im Bereich des Wissenschaftlichen Rechnens. Dabei liegt ein weiterer Schwerpunkt auf der eingehenden Untersuchung des Informationsaustauschs zwischen Finite-Elemente-Räumen zu nicht-geschachtelten Gittern. Zur Diskretisierung von komplizierten Geometrien mit einer Finite-Elemente-Methode sind unstrukturierte Gitter oft von Vorteil, weil sie der Form des Rechengebiets einfacher angepasst werden können. Solche Gitter, und somit die zugehörigen diskreten Funktionenräume, besitzen im Allgemeinen keine leicht zugängliche Multilevel-Struktur, die sich zur Konstruktion schneller Löser ausnutzen ließe. In der vorliegenden Arbeit stellen wir eine Klasse "semi-geometrischer" Multilevel-Iterationen vor, die auf Hierarchien voneinander unabhängiger, nicht-geschachtelter Gitter beruhen. Dabei bestimmen in einem variationellen Ansatz rekursiv die Bilder geeigneter Prolongationsoperatoren im jeweils folgenden (feineren) Raum die Grobgitterräume. Das semi-geometrische Konzept ist sehr allgemeiner Natur verglichen mit anderen Verfahren, die auf geometrischen Überlegungen beruhen. Dies zeigt sich in der verhältnismäßig losen Beziehung der verwendeten Gitter zueinander. Der konkrete Nutzen des Ansatzes mit nicht-geschachtelten Gittern ist die Flexibilität der Wahl der Grobgitter. Diese können beispielsweise unabhängig mit Standardverfahren generiert werden. Die Auflösung des Randes des tatsächlichen Rechengebiets in den konstruierten Grobgitterräumen ist eine Eigenschaft der entwickelten Verfahrensklasse. Die flexible Einsetzbarkeit und die Effizienz der vorgestellten Lösungsverfahren zeigt sich in einer Reihe von numerischen Experimenten. Dazu geben wir Hinweise zur praktischen Umsetzung der semi-geometrischen Ideen und konkreter Transfer-Konzepte zwischen nicht-geschachtelten Gittern. Darüber hinaus wird eine Erweiterung zu einem semi-geometrischen monotonen Mehrgitterverfahren zur Lösung von Variationsungleichungen untersucht. Wir führen die Analysis der Konvergenz- bzw. Vorkonditionierungseigenschaften im Rahmen der Theorie der Teilraumkorrekturmethoden durch. Unsere technische Ausarbeitung liefert ein quasi-optimales Resultat, das wir mithilfe lokaler Argumente für allgemeine, shape-reguläre Gitterfamilien beweisen. Als relevante Eigenschaften der Operatoren zur Prolongation zwischen nicht-geschachtelten Finite-Elemente-Räumen erweisen sich die H1-Stabilität und eine L2-Approximationseigenschaft sowie die Lokalität des Transfers. Diese Arbeit ist ein Beitrag zur Entwicklung schneller Löser für Gleichungen auf komplizierten Gebieten mit Schwerpunkt auf geometrischen Techniken (im Unterschied zu algebraischen). Verbindungen zu anderen Ansätzen werden sorgfältig aufgezeigt. Daneben untersuchen wir den Informationsaustausch zwischen nicht-geschachtelten Finite-Elemente-Räumen als solchen. In einer neuartigen Studie verbinden wir theoretische, praktische und experimentelle Überlegungen. Eine sorgfältige Prüfung der qualitativen Eigenschaften sowie eine quantitative Analyse der Unterschiede verschiedener Transfer-Konzepte zueinander führen zu neuen Ergebnissen bezüglich des Informationsaustauschs selbst. Schließlich erreichen wir durch die Einführung eines verallgemeinerten Projektionsoperators, der Pseudo-L2-Projektion, eine deutlich bessere Approximation der eigentlichen L2-orthogonalen Projektion als andere Ansätze aus der Literatur

Lectures on Computational Numerical Analysis of Partial Differential Equations

From Chapter 1: The purpose of these lectures is to present a set of straightforward numerical methods with applicability to essentially any problem associated with a partial differential equation (PDE) or system of PDEs independent of type, spatial dimension or form of nonlinearity.https://uknowledge.uky.edu/me_textbooks/1002/thumbnail.jp

Optimal Control of anisotropic Allen–Cahn equations

This thesis is concerned with the solution of an optimal control problem governed by an anisotropic Allen-Cahn equation as a model for, e.g., crystal growth. The first part treats the analytical existence theory and first order optimality conditions of the in time continuous and of the time discretized versions. The state equation is discretized implicitly in time with piecewise constant functions. To this end, we consider a more general quasilinear parabolic equation, where the quasilinear term is strongly monotone and obeys a certain growth condition while the lower order term is potentially non-monotone. The existence of the control-to-state operator and its Lipschitz continuity is shown for the time discretized as well as for the time continuous problem. Then we present for both the existence of global minimizers as well as the convergence of a subsequence of time discrete optimal controls to a global minimizer of the time continuous problem. The results hold in arbitrary space dimensions. Under some further restrictions we are able to show Fréchet differentiability of the in time discretized problem and use this to rigorously set up the first order conditions. For this the anisotropies are required to be smooth enough, which in this thesis is achieved by a suitable regularization. Therefore, the convergence behavior of the optimal controls are studied for a sequence of (smooth) approximations of the former quasilinear term. In addition the simultaneous limit in the approximation and the time step size is considered. For a class covering a large variety of anisotropies we introduce a certain regularization and show the previously formulated requirements. Finally, we will show that the results cannot be straightforwardly transferred to a semi-implicit discretization scheme. In the second part a trust region Newton method is presented, that eventually is used to numerically solve the optimal control problem. Different ways of preconditioning the involved Steihaug-CG solver are discussed and the limits of existing approaches in the present case are worked out. Then, several aspects of the implementation are examined, like the solver for the appearing partial differential equations, parallelization and the utility of adaptive meshes in the context of the control problem. In the final part, various numerical results based on the previously mentioned choice of anisotropies are presented. These include convergence with respect to the regularization parameter, numerical evidence for mesh independent behavior and a thorough discussion of the simulation in several relevant settings. We concentrate on two choices for the anisotropies and in addition include the isotropic case for comparison. Among others, crystal formation and topology changes are addressed and we see that the algorithm is able to handle these. Furthermore, the behavior of various quantities over the course of the algorithm is investigated. Here we observe that the number of Steihaug steps, and therefore the execution time per trust region step, growths considerably towards the end of the algorithm. Finally, we look at the impact of some implementational aspects with respect to execution speed. We observe that the implicit and semi-implicit approaches perform comparably fast if the implementation is suitably optimized. We however conclude that the implicit approach is preferable since it is less sensitive with respect to the regularization and is supported by more theoretical results

Efficient upwind algorithms for solution of the Euler and Navier-stokes equations

An efficient three-dimensionasl tructured solver for the Euler and Navier-Stokese quations is developed based on a finite volume upwind algorithm using Roe fluxes. Multigrid and optimal smoothing multi-stage time stepping accelerate convergence. The accuracy of the new solver is demonstrated for inviscid flows in the range 0.675 :5M :5 25. A comparative grid convergence study for transonic turbulent flow about a wing is conducted with the present solver and a scalar dissipation central difference industrial design solver. The upwind solver demonstrates faster grid convergence than the central scheme, producing more consistent estimates of lift, drag and boundary layer parameters. In transonic viscous computations, the upwind scheme with convergence acceleration is over 20 times more efficient than without it. The ability of the upwind solver to compute viscous flows of comparable accuracy to scalar dissipation central schemes on grids of one-quarter the density make it a more accurate, cost effective alternative. In addition, an original convergencea cceleration method termed shock acceleration is proposed. The method is designed to reduce the errors caused by the shock wave singularity M -+ 1, based on a localized treatment of discontinuities. Acceleration models are formulated for an inhomogeneous PDE in one variable. Results for the Roe and Engquist-Osher schemes demonstrate an order of magnitude improvement in the rate of convergence. One of the acceleration models is extended to the quasi one-dimensiona Euler equations for duct flow. Results for this case d monstrate a marked increase in convergence with negligible loss in accuracy when the acceleration procedure is applied after the shock has settled in its final cell. Typically, the method saves up to 60% in computational expense. Significantly, the performance gain is entirely at the expense of the error modes associated with discrete shock structure. In view of the success achieved, further development of the method is proposed

A direct method for the numerical solution of optimization problems with time-periodic PDE constraints

In der vorliegenden Dissertation entwickeln wir auf der Basis der Direkten Mehrzielmethode eine neue numerische Methode für Optimalsteuerungsprobleme (OCPs) mit zeitperiodischen partiellen Differentialgleichungen (PDEs). Die vorgeschlagene Methode zeichnet sich durch asymptotisch optimale Skalierung des numerischen Aufwandes in der Zahl der örtlichen Diskretisierungspunkte aus. Sie besteht aus einem Linearen Iterativen Splitting Ansatz (LISA) innerhalb einer Newton-Typ Iteration zusammen mit einer Globalisierungsstrategie, die auf natürlichen Niveaufunktionen basiert. Wir untersuchen die LISA-Newton Methode im Rahmen von Bocks kappa-Theorie und entwickeln zuverlässige a-posteriori kappa-Schätzer. Im Folgenden erweitern wir die LISA-Newton Methode auf den Fall von inexakter Sequentieller Quadratischer Programmierung (SQP) für ungleichungsbeschränke Probleme und untersuchen das lokale Konvergenzverhalten. Zusätzlich entwickeln wir klassische und Zweigitter Newton-Picard Vorkonditionierer für LISA und beweisen gitterunabhängige Konvergenz der klassischen Variante auf einem Modellproblem. Anhand numerischer Ergebnisse können wir belegen, dass im Vergleich zur klassichen Variante die Zweigittervariante sogar noch effizienter ist für typische Anwendungsprobleme. Des Weiteren entwickeln wir eine Zweigitterapproximation der Lagrange-Hessematrix, welche gut in den Rahmen des Zweigitter Newton-Picard Ansatzes passt und die im Vergleich zur exakten Hessematrix zu einer Laufzeitreduktion von 68% auf einem nichtlinearen Benchmarkproblem führt. Wir zeigen weiterhin, dass die Qualität des Feingitters die Genauigkeit der Lösung bestimmt, während die Qualität des Grobgitters die asymptotische lineare Konvergenzrate, d.h., das Bocksche kappa, festlegt. Zuverlässige kappa-Schätzer ermöglichen die automatische Steuerung der Grobgitterverfeinerung für schnelle Konvergenz. Für die Lösung der auftretenden, großen Probleme der Quadratischen Programmierung (QPs) wählen wir einen strukturausnutzenden zweistufigen Ansatz. In der ersten Stufe nutzen wir die durch den Mehrzielansatz und die Newton-Picard Vorkonditionierer bedingten Strukturen aus, um die großen QPs auf äquivalente QPs zu reduzieren, deren Größe von der Zahl der örtlichen Diskretisierungspunkte unabhängig ist. Für die zweite Stufe entwickeln wir Erweiterungen für eine Parametrische Aktive Mengen Methode (PASM), die zu einem zuverlässigen und effizienten Löser für die resultierenden, möglicherweise nichtkonvexen QPs führen. Weiterhin konstruieren wir drei anschauliche, contra-intuitive Probleme, die aufzeigen, dass die Konvergenz einer one-shot one-step Optimierungsmethode weder notwendig noch hinreichend für die Konvergenz der entsprechenden Methode für das Vorwärtsproblem ist. Unsere Analyse von drei Regularisierungsansätzen zeigt, dass de-facto Verlust von Konvergenz selbst mit diesen Ansätzen nicht verhindert werden kann. Des Weiteren haben wir die vorgestellten Methoden in einem Computercode mit Namen MUSCOP implementiert, der automatische Ableitungserzeugung erster und zweiter Ordnung von Modellfunktionen und Lösungen der dynamischen Systeme, Parallelisierung auf der Mehrzielstruktur und ein Hybrid Language Programming Paradigma zur Verfügung stellt, um die benötigte Zeit für das Aufstellen und Lösen neuer Anwendungsprobleme zu minimieren. Wir demonstrieren die Anwendbarkeit, Zuverlässigkeit und Effektivität von MUSCOP und damit der vorgeschlagenen numerischen Methoden anhand einer Reihe von PDE OCPs von steigender Schwierigkeit, angefangen bei linearen akademischen Problemen über hochgradig nichtlineare akademische Probleme der mathematischen Biologie bis hin zu einem hochgradig nichtlinearen Anwendungsproblem der chemischen Verfahrenstechnik im Bereich der präparativen Chromatographie auf Basis realer Daten: Dem Simulated Moving Bed (SMB) Prozess