Метод Ньютона
Градиент функции
составлен из
-мерных векторов
. Матрица Гессе
функции
составляется из
матриц
, причем матрица
помещается на место пересечения
-й блочной строки и
-го блочного столбца.
Метода Ньютона - Рафсона для нахождения стационарной точки сеточного функционала без учета проскальзывания можно записать следующим образом:
![]() |
(9) |
![]() |
(10) |
Смещение ранга 1
Предположим, что - поливыпуклая функция.
Рассмотрим отображение и смещение
такое, что

и отображение является допустимым.
Тогда функционал

является выпуклым по отношению к .
Примеры смещений ранга 1.
Вариационный принцип для построения многомерных квазиизометрических отображений
- в теории упругости квазиизометрическая регуляризация допускает большие искажения, т.е. параметр
выбирается большим;
- в задачах построения сеток искажение должно быть как можно меньше, так что ищется минимизирующее отображение функционала при максимальном значении параметра
.
- для того, чтобы избежать сильного искривления координатных линий, гипотетический упругий материал должен работать в режиме растяжения; такое условие обычно выполняется за счет подбора управляющей метрики.
Зачем нужны квазиизометрические отображения?
Конформные сетки квазиизометрические сетки
Дискретизация мер искажения
Рассмотрим отображение из параметрической области
(на многообразии
) на расчетную область (на многообразии
). Предположим, что область
такова, что для нее существует нормальное разбиение из канонических ячеек
. Меру искажения отображения можно приблизить при помощи полудискретного функционала

где - непрерывное кусочно-гладкое отображение.
Если ячейки - симплексы, то отображение
на каждом таком элементе можно положить аффинным, а матрицу Якоби - постоянной. Так что

Когда локальное отображение не является аффинным, необходимо использовать квадратурные правила.
Для класса непрерывных кусочно-полиномиальных отображений, используя свойство поливыпуклости , в работе предложены геометрические квадратуры, гарантирующие, что

где обозначает дискретный функционал.
Квазиизометрическая регуляризация упругого потенциала
Пусть - некоторый упругий потенциал. Рассмотрим следующее преобразование.
![]() |
(3) |
Такой потенциал принимает конечные значения лишь в том случае, если
![]() |
(4) |
Постоянные Ламе и
потенциалов
и
совпадают.
Для построения расчетных сеток предлагается использовать функционал (Гаранжа, 2000), в котором

Здесь играет роль модуля всестороннего сжатия, а
- модуль сдвига.