Nieciągły Galerkin / Poisson / Fenics

Próbuję rozwiązać równanie Poissona 2D za pomocą nieciągłej metody Galerkina (DG) i następującej dyskretyzacji (mam plik png, ale nie mogę go przesłać, przepraszam):

Równanie:

$$\nabla \cdot( \kappa \nabla T) + f = 0$$

Nowe równania:

$$q = \kappa \nabla T\\\nabla \cdot q = -f$$

Słaby postać liczbowym topników T i Q :$\hat{T}$$\hat{q}$

$$\int q \cdot w dV = - \int T \nabla \cdot (\kappa w) dV +  \int \kappa \hat{T} n \cdot w dS\\ \int q \cdot \nabla v dV = \int v f dV +  \int \hat{q} \cdot n v dS$$

Strumienie numeryczne (metoda IP):

$$\hat{q} = \{\nabla T\} – C_{11} [T]\\ \hat{T} = \{T\}$$

z

$$\{T\} = 0.5 (T^+ + T^-)\\ [T] = T^+ n^+ + T^- n^-$$

Napisałem prosty skrypt python fenics, aby rozwiązać równanie. Rozwiązanie, które otrzymuję, nie jest dobre. Byłbym naprawdę wdzięczny, gdyby ktoś zaznajomiony z metodą DG mógł rzucić okiem na poniższy skrypt i powiedzieć mi, co robię źle.

Ciągłe formułowanie galerkin, które dodałem w skrypcie, daje dobre rozwiązanie.

Z góry dziękuję.

from dolfin import *

method = "DG" # CG / DG

# Create mesh and define function space
mesh = UnitSquare(32, 32)
V_q = VectorFunctionSpace(mesh, method, 2)
V_T = FunctionSpace (mesh, method, 1)
W = V_q * V_T

# Define test and trial functions
(q, T) = TrialFunctions(W)
(w, v) = TestFunctions(W)

# Define mehs quantities: normal component, mesh size
n = FacetNormal(mesh)

# define right-hand side
f = Expression("500.0*exp(-(pow(x[0] - 0.5, 2) + pow(x[1] - 0.5, 2)) / 0.02)")

# Define parameters
kappa = 1.0

# Define variational problem
if method == 'CG':
  a = dot(q,w)*dx \
       + T*div(kappa*w)*dx \
       + div(q)*v*dx

elif method == 'DG':
  #modele = "IP"
  C11 = 1.

  a = dot(q,w)*dx + T*div(kappa*w)*dx \
      - kappa*avg(T)*dot(n('-'),w('-'))*dS \
                                           \
      + dot(q,grad(v))*dx \
      - dot( avg(grad(T)) - C11 * jump(T,n) ,n('-'))*v('-')*dS

L = -v*f*dx

# Compute solution
qT = Function(W)
solve(a == L, qT)

# Project solution to piecewise linears
(q , T) = qT.split()

# Save solution to file
file = File("poisson.pvd")
file << T

# Plot solution
plot(T); plot(q)
interactive()

Aby zaimplementować swój problem w FEniCS, musisz zastąpić całki pod względem granic całkami pod względem krawędzi. Wprowadza to skoki / średnie w funkcjach testowych, których całkowicie brakuje w implementacji. Dlatego system nie jest odwracalny, a twoje rozwiązanie nie wygląda dobrze. Równanie (3.3) w Arnold i in. glin. 2002 daje narzędzie do przepisania słabej formy:

$$\sum_{K\in\mathcal{T}_h}\int_{\partial K} q_K \cdot n_K \phi_K\,ds=\int_\Gamma [q] \cdot \{\phi\}\,ds + \int_{\Gamma^0} \{q\} \cdot [\phi]\,ds$$

Tutaj to połączenie twoich krawędzi, a to samo bez granic.Γ $\Gamma$$\Gamma^0$

Teraz twoje strumienie są jednowartościowe, co oznacza, że ​​możesz upuszczać skoki swoich strumieni. Stąd

$$\sum_{K\in\mathcal{T}_h}\int_{\partial K} \hat{q}\cdot n_K v_K\,ds=\int_{\Gamma^0} \hat{q} \cdot [v]\,ds + \int_{\partial\Omega} \hat{q} \cdot n v\,ds\\ \sum_{K\in\mathcal{T}_h}\int_{\partial K} w\cdot n_K \kappa\hat{T}\,ds=\int_{\Gamma} [w] \cdot \kappa\hat{T}\,ds$$

To prowadzi nas do następującej modyfikacji twojego kodu:

C11 = 1.
qhat = avg(grad(T)) - C11 * kappa*jump(T,n)
qhatbnd = grad(T) - C11 * kappa*T*n

a = dot(q,w)*dx + T*div(kappa*w)*dx \
  - kappa*avg(T)*jump(w,n)*dS \
  - kappa*T*dot(w,n)*ds \
  - dot(q,grad(v))*dx \
  + dot( qhat, jump(v,n))*dS \
  + dot( qhatbnd, v*n)*ds

Nie miałem jeszcze czasu, aby to wypróbować, więc uważaj na możliwe błędy znakowe itp. Mam nadzieję, że i tak to pomoże.

Odniesienia: DN Arnold, F. Brezzi, B. Cockburn, LD Marini: Ujednolicona analiza nieciągłych metod Galerkina dla problemów eliptycznych SIAM J. Num. Anal, 39 (2002), 1749-1779

Tak, naprawdę czegoś mi brakowało!

Teraz działa dobrze.

Dziękuję bardzo za pomoc!