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Stabilizer-free weak Galerkin method and its optimal [formula omitted] error estimates for the time-dependent Poisson—Nernst–Planck problem
Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation ( IF 3.4 ) Pub Date : 2024-11-19 , DOI: 10.1016/j.cnsns.2024.108449 Wenjuan Li, Fuzheng Gao, Xiaoming He
Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation ( IF 3.4 ) Pub Date : 2024-11-19 , DOI: 10.1016/j.cnsns.2024.108449 Wenjuan Li, Fuzheng Gao, Xiaoming He
This paper concerns a backward Euler stabilizer-free weak Galerkin finite element method (SFWG-FEM) for the time-dependent Poisson–Nernst–Planck (TD-PNP) problem. The scheme we propose utilizes spaces P k ( K ) , P k ( e ) , [ P j ( K ) ] 2 to approximate the interior, edge, and discrete weak gradient spaces on each element K and edge e ⊂ ∂ K , respectively. The proposed method is in a simple format similar to the regular finite element method, compatible with polygonal meshes, flexible in approximation function space, and unconditionally stable in time. Based on a rigorous analysis of a weak Galerkin Ritz projection error, which is derived by a dual problem, the superconvergence of the Ritz projection error estimates in energy norm results in optimal L 2 error estimates. Several numerical experiments are conducted to demonstrate our theoretical findings, where Oseen iteration is utilized for the nonlinear coupling terms.
中文翻译:
无稳定器弱伽辽金法及其对瞬态泊松-能斯特-普朗克问题的最优 [公式省略] 误差估计
本文涉及一种后向欧拉无稳定器弱伽辽金有限元法 (SFWG-FEM) 用于瞬态泊松-能斯特-普朗克 (TD-PNP) 问题。我们提出的方案利用空间 Pk(K)、Pk(e)、[Pj(K)]2 分别近似每个元素 K 和边 e⊂∂K 上的内部、边缘和离散弱梯度空间。所提出的方法采用类似于常规有限元方法的简单格式,与多边形网格兼容,在近似函数空间上灵活,在时间上无条件稳定。基于对对偶问题推导的弱 Galerkin Ritz 投影误差的严格分析,能量范数中 Ritz 投影误差估计的超收敛导致了最优的 L2 误差估计。进行了几个数值实验来证明我们的理论发现,其中 Oseen 迭代用于非线性耦合项。
更新日期:2024-11-19
中文翻译:
无稳定器弱伽辽金法及其对瞬态泊松-能斯特-普朗克问题的最优 [公式省略] 误差估计
本文涉及一种后向欧拉无稳定器弱伽辽金有限元法 (SFWG-FEM) 用于瞬态泊松-能斯特-普朗克 (TD-PNP) 问题。我们提出的方案利用空间 Pk(K)、Pk(e)、[Pj(K)]2 分别近似每个元素 K 和边 e⊂∂K 上的内部、边缘和离散弱梯度空间。所提出的方法采用类似于常规有限元方法的简单格式,与多边形网格兼容,在近似函数空间上灵活,在时间上无条件稳定。基于对对偶问题推导的弱 Galerkin Ritz 投影误差的严格分析,能量范数中 Ritz 投影误差估计的超收敛导致了最优的 L2 误差估计。进行了几个数值实验来证明我们的理论发现,其中 Oseen 迭代用于非线性耦合项。