【摘 要】
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本文得到了自然对流问题基于牛顿迭代两重网格算法的残量型后验误差估计。相对于标准有限元一层方法的后验误差估计，牛顿迭代两重网格算法的后验误差估计多了一些额外项。通过
【机 构】
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河南科技大学数学与统计学院,南京大学数学系,西安交通大学数学与统计学院
【基金项目】
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Foundation item： The National Natural Science Foundation of China （11171269, 11401174）, the Ph.D.Programs Foundation of Ministry of Education of China （20110201110027）, the China Postdoctoral Scie-nce
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本文得到了自然对流问题基于牛顿迭代两重网格算法的残量型后验误差估计。相对于标准有限元一层方法的后验误差估计，牛顿迭代两重网格算法的后验误差估计多了一些额外项。通过研究这些额外项的渐近行为，本文得到了这些额外项在误差估计中所起的作用。对于牛顿迭代两重网格方法的最优粗细网格匹配尺寸，这些额外项的收敛阶不高于离散解的收敛阶。数值算例验证了理论分析结论。
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