指数积分方法(Exponential Integration)求解ODE/DAE问题

文章探讨了一种新的数值积分方法,该方法结合了矩阵指数方法,旨在实现高稳定性的同时降低计算复杂度。与BackwardEuler的高稳定性和高计算成本相比,ForwardEuler在稳定性方面较弱。提出的矩阵指数方法通过Krylov子空间近似解决矩阵向量乘法问题,避免了对奇异矩阵求逆,从而提高了计算效率并保持了稳定性。在实际计算中,使用LU分解来减少重复运算。

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1. 简介

We can classify an integration method by its stability and computational effort. The y-axis represents the stability and x-axis represents the computational effort.

The backward euler is located at top-right corner due to the high stability and also high computational effort of solving a linear system. On the other hand, the forward euler is located at bottom-left corner. There are many previous works for improving either the stability of the explicit method or the performance of the implicit method. Dong and Li propose to use telescopic scheme to improve the stability of the forward euler method. Devgan and Rohrer use adaptive slope control to relax the stability constraints. For the implicit method, Li and Shi re-formulate the backward euler and avoid solving a linear system when the step size is changed.

We devise a method that has acheieved high stability so that the step size will not be limited, and requires only low computational effort. We borrow the concept of exponential time diffferencing in the numerical community, and propose the matrix exponential method

2. Matrix exponential method (MEXP)

 解如下形式的方程,

 通过指数积分方法,获得从t到t+h时间的递进关系:

 写为如下的矩阵指数形式:

 其中,

3. Krylov方法近似

其中的矩阵向量积(MEVP)可以通过Krylov方法近似计算:

其中Vm是的Krylov子空间的基。

若C为奇异矩阵,则无法求逆。在实际计算中,我们用的Krylov子空间基代替,他们求得的Vm是相等的。

其中,

在实际计算中,我们仅用一次LU分解,从而避免后续solve时的重复运算。

 其中,

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