几类随机参数流的Ensemble格式分析

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随机参数流出现在不确定量化中,在模型科学预测和工程数值模拟中有着广泛的应用。参数流的随机项存在方程的系数、源项、初始条件和边界条件中,给数值计算带来不小的困难,增加计算成本,耗费大量的人力和物力。本文使用Ensemble的思想,给出了有效的Ensemble数值格式,通过Ensemble平均分享了一个相同的系数矩阵。在对Ensemble数值格式求解时,只需对系数矩阵的逆求解一次,降低了储存需要和计算成本。本文针对带有随机扩散系数的随机对流扩散问题,基于Monte Carlo(MC)方法和Multilevel Monte Carlo(MLMC)方法对概率空间进行抽样、对时间离散利用Ensemble格式和使用杂交间断有限元(HDG)方法对物理空间进行离散,给出了一阶Ensemble MC-HDG(EMC-HDG)和二阶Ensemble MLMC-HDG(EMLMC-HDG)数值格式;关于随机抛物问题,给出了一阶EMC-HDG数值格式;对Navier-Stokes参数流,基于Ensemble格式、指数辅助变量(E-SAV)方法和稳定性技巧,给出了两个稳定的E-SAV Ensemble数值格式;关于磁流体动力学(MHD)参数流,提出了两个稳定的E-SAV Ensemble数值格式。本文给出了Ensemble数值格式的稳定性分析和误差估计。针对EMC-HDG和EMLMC-HDG数值格式,所得的~2收敛阶是最优的。关于Navier-Stokes参数流,同时考虑了齐次和非齐次边界条件,特别针对齐次参数流,只需求解两个Stokes方程和一个线性标量方程。针对MHD参数流,使用E-SAV方法显式处理参数流中的非线性项,每次计算时我们只需求解两个一般的线性方程和一个线性标量方程。与单个模拟相比,Ensemble数值格式明显的降低了计算成本,提高了计算效率。在每一章给出了几个数值测试验证了Ensemble格式的收敛性和有效性。
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