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        交替LU分裂算法及其在CFD中的應(yīng)用

        2012-06-22 05:43:04吳頌平
        關(guān)鍵詞:線性方程組方程組魯棒性

        相 倩 吳頌平

        (北京航空航天大學(xué) 航空科學(xué)與工程學(xué)院,北京100191)

        徐 悅

        (中國航空研究院 航空數(shù)值模擬技術(shù)研究應(yīng)用中心,北京100012)

        隨著CFD(Computational Fluid Dynamics)模擬能力的提高,計(jì)算中需要求解的方程組的規(guī)模也急劇增加.快速求解大型方程組已經(jīng)成為CFD計(jì)算的瓶頸之一[1].迭代算法是求解大型方程組的有效方法,其收斂速度依賴于方程組系數(shù)矩陣的性質(zhì).針對(duì)超聲速流動(dòng)離散方程組系數(shù)矩陣往往是本質(zhì)正定的這一特點(diǎn),本文提出了一種迭代算法,稱為交替LU分裂 (ALUS,Alternating Lower-Upper Splitting)算法.該算法計(jì)算量小,易于實(shí)現(xiàn),且具有很好的魯棒性,可大大節(jié)省計(jì)算時(shí)間.

        1 迭代算法

        常用的迭代算法分為兩類.一類是基于系數(shù)矩陣分裂的古典迭代方法,例如Jacobi方法,Gauss-Seidel方法,松弛法 (SOR,Successive O-ver Relaxation)等.其中交替方向算法因其簡單容易實(shí)現(xiàn),在實(shí)際計(jì)算中有著廣泛的應(yīng)用[2].近些年逐步發(fā)展起來的HSS(Hermitian and skew-Hermitian Splitting)方法[3]和 PSS(Positive definite and skew-Hermitian Splitting)方法[4]及其擴(kuò)展算法也可以看作是廣義的交替方向算法,具體參見文獻(xiàn)[5].另一類算法是基于變分極值原理的迭代算法,其中最具代表性的有適用于對(duì)稱正定系統(tǒng)的共軛梯度法 (CG,Conjugate Gradient)以及適用于非對(duì)稱正定的廣義極小殘量法 (GMRES,Generalized Minimal Residual).

        1.1 交替方向算法

        設(shè)矩陣A∈Cn×n,考慮線性方程組

        若A可以分解成A=Q+S,則迭代算法

        稱為交替方向算法.該算法亦可以寫成

        并且A=M-F.由式 (3)可知,矩陣M可以看成是一個(gè)預(yù)處理算子.一個(gè)好的預(yù)處理算子M應(yīng)該構(gòu)造簡單易于求逆,并且譜半徑ρ(M-1F)應(yīng)該盡可能小.

        對(duì)于交替方向算法式 (2),有以下定理成立.

        定理1 對(duì)任意的正實(shí)數(shù)α>0,若αI+Q和αI+S都是可逆矩陣,迭代過程式 (2)收斂的充要條件是:ρ[(αI- Q)(αI+Q)-1(αI- S)·(αI+S)-1]<1,并且倘若迭代過程式 (2)收斂,則必收斂到方程組 (1)的解.

        1.2 HSS算法和PSS算法

        若D、L和U分別代表矩陣A的對(duì)角線、嚴(yán)格下三角和嚴(yán)格上三角部分,則A還可以分解成下三角矩陣和反Hermite矩陣之和,A=P+,其中,P=D+L+UH,=U - UH.

        引理1 設(shè)矩陣 P∈Cn×n.如果 P+PH正定,則對(duì)任意的實(shí)數(shù)α>0,當(dāng)αI+P可逆時(shí),‖ (αI-P)(αI+P)-1‖2<1.

        引理2 設(shè)矩陣S∈Cn×n是反Hermite矩陣,則‖ (αI-S)(αI+S)-1‖2=1,?α >0.

        定理2 若H+HH正定,則對(duì)任意實(shí)數(shù)α>0,迭代算法

        是收斂的,則稱為HSS迭代算法.

        定理3 若P+PH正定,則對(duì)任意實(shí)數(shù)α>0,迭代算法

        是收斂的,稱其為PSS迭代算法.

        共軛斜量法是求解對(duì)稱正定線性方程組的有效方法,消去法是求解下三角線性方程組的有效方法.文獻(xiàn)[6]充分利用反對(duì)稱矩陣S的特點(diǎn),給出了快速求解帶位移的反對(duì)稱問題 (αI+S)y=的SSS(Solving a Shifted Skew-Symmetric Systems)算法.將這些求解方法結(jié)合起來,使得HSS迭代算法和PSS迭代算法成為有效的廣義交替方向迭代算法[7-8].盡管如此,HSS算法和PSS算法仍然存在很多問題,例如:當(dāng)矩陣A的階數(shù)為奇數(shù)時(shí),反對(duì)稱矩陣S是奇異的,而參數(shù)α的取值通常比較小,這將導(dǎo)致計(jì)算不穩(wěn)定;無論是HSS還是PSS方法都需要求解帶位移的反對(duì)稱方程組,但上述SSS算法比較復(fù)雜計(jì)算緩慢.為此,本文提出了交替LU分裂算法.

        1.3 ALUS算法

        將對(duì)角矩陣D分解成D1,D2兩部分,則矩陣A可分裂成下三角矩陣=D1+L與上三角矩陣之和,于是由引理1,可得到以下結(jié)論.

        是收斂的,本文稱為交替LU分裂算法.

        按照式 (3),記

        則有

        2 數(shù)值實(shí)驗(yàn)

        計(jì)算效率以及迭代矩陣的譜半徑是衡量迭代算法優(yōu)劣的重要標(biāo)準(zhǔn).通過以下算例對(duì)本文的ALUS算法進(jìn)行評(píng)估.

        2.1 線性問題

        在區(qū)域D={0≤x,y≤1}上考慮邊值問題

        其中,p<0;f(x,y)=(3p-5)e2x+y+4xp+p-4,該問題的解析解為u=e2x+y+2x2+y+1.

        取自然數(shù)N,令h=1/N,采用均勻網(wǎng)格Δx=Δy=h進(jìn)行離散區(qū)域D,考慮式 (7)的差分近似

        用ALUS算法求解方程組 (8),初始近似取零向量,迭代的收斂標(biāo)準(zhǔn)是殘差小于10-6.

        參數(shù)p決定了線性方程組的系數(shù)矩陣性質(zhì).|p|越小,系數(shù)矩陣越接近對(duì)稱矩陣;|p|越大,系數(shù)矩陣的非對(duì)稱性越強(qiáng).參數(shù)N決定了系數(shù)矩陣的規(guī)模.參數(shù)α決定了迭代矩陣的譜分布,影響了迭代的收斂速度,記能使迭代步數(shù)最少的α值為α*,通過數(shù)值實(shí)驗(yàn),表1給出了不同p和N下α*的取值.

        表1 α 的取值

        盡管不能給出α*的精確表達(dá)式,但從表1中可以看出,當(dāng)|p|≥10時(shí),α*與|p|近似成正比,與N成反比,可用經(jīng)驗(yàn)公式表示為α*≈2|p|/N,如圖1所示.

        圖1 α*與p、N關(guān)系圖

        表2和表3給出了不同p、N和α下,迭代矩陣的譜半徑ρ(M-1ALUSFALUS).由表2和表3可以看到,參數(shù)α可以在很大范圍內(nèi)取值,這表明ALUS算法具有很好的魯棒性.表4給出了p=-1,N=100時(shí),GMRES算法,HSS算法、PSS算法以及ALUS算法收斂所需的CPU時(shí)間及迭代步數(shù).由表4可知,本文的新算法,計(jì)算所需CPU時(shí)間較小,收斂快是一種高效迭代算法.

        表2 p=-10,N=32時(shí),迭代矩陣譜半徑

        表3 p=-103,N=32時(shí),迭代矩陣譜半徑

        表4 不同迭代算法的比較

        2.2 二維超聲速圓柱繞流

        將ALUS算法應(yīng)用于超音速圓柱繞流的CFD計(jì)算中.算例中,來流馬赫數(shù)Ma=8,雷諾數(shù)Re=1.59 ×105.

        在計(jì)算坐標(biāo)系下,二維Navier-Stokes方程的形式可以表示為

        式中的粘性通量采用中心差分,無粘通量采用Harten-Yee的TVD(Total Variation Diminishing)格式,時(shí)間推進(jìn)則采用了新的ALUS算法.計(jì)算網(wǎng)格為結(jié)構(gòu)網(wǎng)格,大小為100×80.迭代的收斂標(biāo)準(zhǔn)是殘差小于10-8.

        表5給出了不同參數(shù)α下,ALUS算法的迭代步數(shù)以及CPU計(jì)算時(shí)間,并與經(jīng)典的LU-SGS(Lower-Upper Symmeffic Gauss-seidel)算法進(jìn)行對(duì)比.可以看出,本文的ALUS算法較經(jīng)典的LU-SGS算法收斂的更快,計(jì)算時(shí)間甚至可以節(jié)約20%以上;而且α在很廣的范圍內(nèi),迭代都是收斂的.

        為了進(jìn)一步分析LU分裂算法的計(jì)算效率,圖2給出了 CFL值分別為1.3以及2.4時(shí),ALUS算法以及LU-SGS算法的收斂史.

        圖2 不同CFL數(shù)下的收斂史

        表5ALUS算法與LU-SGS算法的比較

        數(shù)值實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明,本文給出的ALUS算法是一種效率高、魯棒性好的迭代算法,可用于CFD的計(jì)算.

        3 結(jié)論

        對(duì)于求解大型方程組的交替方向算法,提出了新的ALUS算法.該算法在每步迭代中只需要求解兩個(gè)三角方程組,計(jì)算量很小.與其他同類迭代算法相比,收斂得更快,因此是一種高效的迭代算法.數(shù)值實(shí)驗(yàn)還表明,算法中的參數(shù)α在很廣的范圍內(nèi)取值,迭代均能收斂,可見新算法魯棒性很好.二維超聲速圓柱繞流的算例則表明,ALUS算法可用于CFD計(jì)算.

        References)

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        Li Liang.Study of solutions to large linear systems with applications in computational electromagnetic[D].Chengdu:School of Mathematical,University of Electronic Science and Technology,Jr of China,2009(in Chinese)

        [2]Peaceman D W,Rachford H H,Jr.The numerical solution of parabolic and elliptic differential equations[J].J Soc Indust and Appl Math,1955,3(1):28-41

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