METODI DI APPROSSIMAZIONE (m)
un modulo al 2° semestre
A. A. 1998-99
Prof. Alberto Valli
Oggetto e obiettivi del corso
Il corso tratta di metodi numerici di approssimazione nell'ambito della
risoluzione di sistemi algebrici lineari, della approssimazione di funzioni,
e della risoluzione di equazioni differenziali lineari a derivate parziali.
Si affrontano i problemi relativi alla risoluzione approssimata di
sistemi lineari, con metodi diretti ed iterativi, all'approssimazione di
funzioni tramite funzioni polinomiali a tratti (elementi finiti), e si
presentano i metodi di tipo variazionale per la risoluzione di equazioni
differenziali a derivate parziali (metodo di Galerkin e sue varianti).
L' effettiva risoluzione approssimata di equazioni ellittiche, paraboliche
ed iperboliche verrà illustrata a grandi linee, fornendo stime di
stabilità e dell'errore, e valutando l'efficacia degli algoritmi
per la risoluzione dei sistemi lineari in questi specifici contesti.
Obiettivo del corso è di far apprendere agli studenti alcuni
fra gli algoritmi più utilizzati per l'approssimazione delle soluzioni
delle equazioni a derivate parziali lineari, fino al punto di metterli
nella condizione di poter effettivamente implementare gli schemi introdotti
(almeno nei casi più semplici) e di giungere così alla determinazione
effettiva della soluzione approssimata, valutandone inoltre l'accuratezza
in funzione dei parametri del problema.
Programma
-
RISOLUZIONE DI SISTEMI ALGEBRICI LINEARI
Metodi diretti: metodo di eliminazione di Gauss, metodo di Cholesky.
Metodi iterativi: metodo di Richardson; metodi del gradiente e del gradiente
coniugato.
-
INTERPOLAZIONE AD ELEMENTI FINITI
Triangolazione, funzioni polinomiali a tratti, gradi di libertà.
Funzioni di base e loro proprietà. Operatore di interpolazione e
stima dell'errore. Operatori di proiezione e stima dell'errore.
-
METODI DI APPROSSIMAZIONE DI TIPO VARIAZIONALE
Formulazione debole delle equazioni a derivate parziali. Lemma di Lax-Milgram.
Metodo di Galerkin e sue varianti. Lemma di Cea. Stima dell'errore. Metodi
di avanzamento in tempo per equazioni di evoluzione.
-
EQUAZIONI ELLITTICHE
Formulazione debole dei problemi al contorno. Condizioni di risolubilità.
Stabilità e convergenza per gli elementi finiti. Matrice di stiffness:
sue proprietà. Precondizionamento. Aspetti algoritmici.
-
EQUAZIONI DI CONVEZIONE-DIFFUSIONE
Esempi uno-dimensionali di instabilità. Numero di Peclet. Schemi
di tipo upwind. Metodo di diffusione artificiale. Metodi SUPG, GALS, DWG.
-
EQUAZIONI PARABOLICHE
Formulazione debole. Condizioni di risolubilità. Metodo di semi-discretizzazione
in spazio. Stabilità e convergenza. Metodo di discretizzazione totale.
Stabilità e convergenza. Aspetti algoritmici.
-
EQUAZIONI IPERBOLICHE
Formulazione debole. Condizioni di risolubilità. Metodo di semi-discretizzazione
in spazio. Metodo di discretizzazione totale.
Testi consigliati
A. QUARTERONI, A. VALLI, Numerical Approximation of Partial Differential
Equations, Springer-Verlag, Berlin, 1994
Modalità e svolgimento dell'esame
Esame orale sui contenuti del corso.