Т. 1: Вычислительная математика |
|
К 80-летию академика Г.И. Марчука | 5 |
|
Н. С. Бахвалов, Г. М. Кобельков, Ю. А. Кузнецов,
|
В. И. Лебедев, И. К. Лифанов, Ю. М. Нечепуренко, В. В. Шайдуров |
Численные методы решения задач математической физики | 9 |
|
Введение | 10 |
1. Методы расщепления | 10 |
1.1. Схемы расщепления по пространственным переменным | 11 |
1.2. Расщепление по физическим процессам | 14 |
2. Многосеточный метод Федоренко | 18 |
2.1. Простейший пример | 19 |
2.2. Современное состояние вопроса | 25 |
3. Жёсткие системы дифференциальных уравнений, устойчивые явные |
методы и спектральный анализ | 29 |
3.1. Явные методы решения жёстких нестационарных задач | 29 |
3.2. Спектральный анализ задач математической физики | 40 |
4. Численные методы решения жёстких эллиптических задач | 45 |
4.1. Простейший итерационный метод на подпространстве | 47 |
4.2. Метод потоков | 49 |
4.3. Метод псевдопотоков | 51 |
4.4. Вопросы численной реализации | 55 |
5. Переобусловленные итерационные методы для линейных систем с |
симметричными матрицами | 58 |
5.1. Переобусловленный метод сопряжённых градиентов | 60 |
5.2. Переобусловленный метод минимальных итераций | 61 |
5.3. Переобуславливатели, основанные на методах релаксации | 63 |
6. О численном решении уравнений Навье-Стокса | 68 |
6.1. Постановка задачи | 68 |
6.2. Задача Стокса | 71 |
6.3. Нелинейная стационарная задача | 75 |
7. О применении идей метода дискретных вихрей в задаче |
распространения звука в мелкой воде | 80 |
7.1. Математическая модель задачи для слоя воды на абсолютно |
отражающем дне на основе интегральных уравнений | 82 |
7.2. Метод численного решения задачи для слоя воды на абсолютно |
отражающем дне | 86 |
7.3. Интегрирование гиперсингулярного интеграла с весом | 88 |
7.4. Примеры численных расчётов | 92 |
Литература | 93 |
|
Ю. В. Василевский, В. П. Ильин, Е. Е. Тыртышников |
Вычислительные технологии | 100 |
|
Введение | 100 |
1. Методы сжатия и структуризации данных | 104 |
1.1. Структуры и методы для матриц специального вида | 104 |
1.2. Сепарабельные аппроксимации в теории матриц | 109 |
1.3. Разделение переменных и многоуровневые матрицы | 111 |
1.4. Дискретные вейвлет-преобразования | 114 |
1.5. Тензорные аппроксимации с использованием |
вейвлет-преобразований | 115 |
2. Методы решения сеточных систем | 117 |
2.1. Методы фиктивных областей | 118 |
2.2. Многосеточные методы | 121 |
2.3. Методы декомпозиции области | 126 |
2.4. Технологии «чёрного ящика» | 130 |
3. Примеры организации технологических процессов | 132 |
3.1. Цели и назначение ППП БАЗИС-А | 133 |
3.2. Математические постановки задач моделирования процессов |
в алюминиевом электролизере | 134 |
3.3. Краткое описание алгоритмов | 138 |
3.4. Вычислительно-информационные технологии | 139 |
3.5. Общая структура пакета программ БАЗИС-А | 141 |
Литература | 141 |
|
Г. А. Михайлов, Б. А. Каргин, С. М. Пригарин, B. C. Антюфеев, В. А. Огородников, К. К. Сабельфельд, С. С. Артемьев, А. В. Войтишек |
Стохастическое моделирование и метод Монте-Карло | 149 |
|
Введение | 150 |
1. Весовые методы Монте-Карло | 151 |
1.1. Весовые оценки | 151 |
1.2. Модификация базового пространства | 154 |
1.3. Оптимизация моделирования по части переменных | 156 |
1.4. Оптимизация моделирования процесса переноса | 157 |
1.5. Векторные оценки для треугольных систем интегральных |
уравнений | 159 |
1.6. Вычисление параметрических производных и собственных чисел | 161 |
1.7. Примеры использования оценок параметрических производных | 163 |
2. Статистическое моделирование в оптике атмосферы и океана | 164 |
2.1. Задачи переноса оптического излучения в сферической |
аэрозольной атмосфере | 164 |
2.2. Задачи лазерного зондирования рассеивающих сред | 165 |
2.3. Стохастические задачи теории переноса | 166 |
2.4. Моделирование радиационного поля в плоской облачной |
атмосфере | 167 |
2.5. Перенос оптического излучения в системе океан-атмосфера | 173 |
2.6. Решение обратных задач атмосферной оптики с помощью метода |
Монте-Карло | 174 |
3. Моделирование случайных полей в связи с решением задач |
статистической метеорологии | 179 |
3.1. Моделирование гауссовских последовательностей и полей | 179 |
3.2. Моделирование негауссовских процессов и полей | 182 |
3.3. Приложение в метеорологии | 184 |
4. Решение стохастических задач математической физики | 185 |
4.1. Методы случайного блуждания для решения многомерных краевых |
задач математической физики | 186 |
4.2. Эйлеровы и лагранжевы стохастические модели переноса частиц |
в турбулентных потоках и пористых средах | 195 |
5. Методы Монте-Карло для численного решения СДУ и в финансовой |
математике | 199 |
5.1. Численные методы решения СДУ | 200 |
5.2. Математические модели цен финансовых инструментов | 204 |
6. Дискретно-стохастические численные методы | 207 |
6.1. Смешанные методы моделирования случайных величин | 207 |
6.2. Дискретно-стохастические схемы численного интегрирования | 209 |
6.3. Функциональные оценки метода Монте-Карло | 210 |
6.4. Приложения теории дискретно-стохастических методов | 213 |
Литература | 213 |
|
В. В. Воеводин, Вл. В. Воеводин |
Параллельные вычисления: новые концепции в науке и образовании | 220 |
|
1. Теоретические основы | 220 |
2. Вопросы образования | 231 |
3. Распределённая обработка данных | 246 |
Литература | 255 |
|
В. И. Агошков, B. C. Владимиров, И. В. Волович, В. П. Дымников, В. П. Шутяев |
Метод сопряжённых уравнений и анализ сложных систем | 257 |
|
Введение | 258 |
1. Сопряжённые операторы и сопряжённые уравнения | 262 |
1.1. Линейные сопряжённые пространства и операторы | 262 |
1.2. Сопряжённые уравнения и теория разрешимости линейных |
уравнений в банаховых пространствах | 266 |
1.3. Подходы к определению сопряжённых операторов в нелинейных |
задачах | 268 |
1.4. Свойства операторов, сопряжённых к нелинейным | 278 |
2. Метод сопряжённых уравнений в теории возмущений | 284 |
2.1. Алгоритмы возмущений для линейных задач | 285 |
2.2. Сопряжённые уравнения и теория возмущений для линейных |
функционалов | 288 |
2.3. Сопряжённые уравнения и алгоритмы теории возмущений в |
нелинейных задачах | 293 |
2.4. Сопряжённые уравнения в теории чувствительности | 299 |
3. Сопряжённые уравнения и законы сохранения в сложных системах | 303 |
3.1. Локальные и нелокальные токи и ассоциированные системы | 304 |
3.2. Сохраняющиеся токи для нелинейных систем | 305 |
3.3. Законы сохранения для двумерных вполне интегрируемых систем | 309 |
3.4. Сопряжённые уравнения и интегральные законы сохранения | 315 |
3.5. Сопряжённые уравнения для систем гидродинамического типа | 316 |
4. Метод сопряжённых уравнений в задачах управления и |
математического моделирования сложных систем | 319 |
4.1. Задачи оптимального управления | 320 |
4.2. Задача нечувствительного оптимального управления | 322 |
4.3. Задачи вариационного усвоения данных наблюдений | 323 |
4.4. Задачи охраны окружающей среды | 327 |
4.5. Задачи теории ядерных реакторов | 330 |
4.6. Задачи анализа чувствительности климатической системы | 333 |
5. Некоторые нерешённые проблемы теории сопряжённых уравнений и их |
приложений в анализе сложных систем | 337 |
Литература | 338 |
|
Т. 2: Математическое моделирование |
|
B. C. Владимиров, В. И. Лебедев |
Ядерная энергетика и математика | 5 |
|
1. Из воспоминаний | 5 |
2. Краевые задачи теории ядерных реакторов | 7 |
3. Метод сопряжённых уравнений | 15 |
4. Численные методы для стационарных неоднородных уравнений переноса | 21 |
5. Нестационарные задачи, спектральный анализ. Условия сшивки |
решений | 28 |
Литература | 35 |
|
В. П. Дымников, В. Н. Лыкосов, Е. М. Володин, В. Я. Галин, А. В. Глазунов, А. С. Грицун, Н. А. Дианский, М. А. Толстых, А. И. Чавро |
Моделирование климата и его изменений | 36 |
|
Введение | 39 |
1. Физико-математические основы построения климатических моделей | 43 |
1.1. Основные уравнения гидротермодинамики климатической системы | 43 |
1.2. Горизонтальная диффузия | 50 |
1.3. Вертикальный турбулентный перенос | 51 |
1.4. Гравитационно-волновое сопротивление | 56 |
1.5. Конвекция, конденсация и осадки | 59 |
1.6. Радиационный перенос | 66 |
1.7. Взаимодействие атмосферы с деятельным слоем суши и |
криосферой | 72 |
1.8. Региональные аспекты | 77 |
1.9. Численная реализация | 82 |
2. Воспроизведение современного климата | 87 |
2.1. Моделирование общей циркуляции атмосферы при заданных |
пространственно-временных распределениях температуры |
поверхности океана | 87 |
2.2. Воспроизведение современного климата с помощью совместной |
модели | 99 |
3. Теория чувствительности климатической системы к малым внешним |
воздействиям | 114 |
3.1. Устойчивость аттракторов атмосферных моделей к постоянно |
действующим воздействиям | 114 |
3.2. Регуляризация атмосферных моделей по Зееману | 118 |
3.3. Численные эксперименты с моделями общей циркуляции атмосферы | 120 |
3.4. Построение оператора отклика по реальным данным | 133 |
4. Моделирование изменений климата, обусловленных изменениями |
атмосферной концентрации малых газовых составляющих | 135 |
4.1. Отклик климатической модели на увеличение содержания |
углекислого газа | 136 |
4.2. Экстремальные климатические проявления на территории России |
для современного климата и при удвоении содержания |
углекислого газа | 148 |
Заключение | 164 |
Литература | 168 |
|
А. С. Саркисян, В. Б. Залесный, Н. А. Дианский, Р. А. Ибраев, В. И. Кузин, С. Н. Мошонкин, Е. В. Семенов, Р. Тамсалу, Н. Г. Яковлев |
Математические модели циркуляции океанов и морей | 174 |
|
Введение | 178 |
1. Математическая формулировка задачи | 179 |
1.1. Уравнения общей циркуляции морей и океанов | 180 |
1.2. Граничные условия | 183 |
1.3. Начальные условия | 187 |
1.4. Закон сохранения полной энергии | 188 |
1.5. Модель общей циркуляции океана в σ-системе координат | 188 |
2. Параметризация процессов турбулентного обмена в моделях общей |
циркуляции океана | 190 |
2.1. Модели развитой турбулентности | 192 |
2.2. Параметризация глубокой конвекции | 195 |
2.3. Параметризации перемежающейся турбулентности | 196 |
3. Решение уравнений динамики морей и океанов по времени | 198 |
3.1. Метод расщепления как методологическая основа построения |
численной модели морской циркуляции | 199 |
3.2. Метод слабой аппроксимации | 201 |
3.3. Метод декомпозиции | 201 |
3.4. Метод покомпонентного расщепления | 202 |
3.5. Метод расщепления по физическим процессам | 202 |
4. Аппроксимация уравнений по пространству | 204 |
4.1. Уравнения адаптации. Балансная конечноразностная |
аппроксимация и искажение локальных свойств решения | 205 |
4.2. Анализ дисперсионных свойств численных решений | 206 |
4.3. Стационарная ветровая циркуляция в океане с многосвязной |
границей | 208 |
4.4. Комбинация метода конечных элементов и метода расщепления |
для двумерного уравнения адвекции-диффузии | 212 |
4.5. Расщепление трёхмерных уравнений переноса-диффузии в океане | 214 |
5. Прямые и сопряжённые модели | 217 |
5.1. Анализ данных наблюдений и вычислительного эксперимента | 217 |
5.2. Задача усвоения данных наблюдений | 218 |
5.3. Задача инициализации | 220 |
5.4. Оценка чувствительности решения на основе метода |
сопряжённых уравнений | 221 |
6. Сигма-модель глобальной циркуляции океана и её чувствительность к |
вариациям напряжения трения ветра | 223 |
6.1. Описание модели и её особенностей | 224 |
6.2. Условия на поверхности океана и описание экспериментов | 226 |
6.3. Основные характеристики среднегодового состояния модели |
океана с атмосферным воздействием из данных NCEP | 227 |
6.4. Чувствительность характеристик модельной циркуляции океана |
к изменениям напряжения трения ветра | 230 |
6.5. Выводы | 232 |
7. Моделирование динамики Гольфстрима с высоким пространственным |
разрешением | 233 |
7.1. Западная интенсификация течений и отрыв Гольфстрима от |
берега | 234 |
7.2. Модели Северной Атлантики с высоким пространственным |
разрешением | 236 |
8. Моделирование полярного океана | 241 |
8.1. Роль полярных областей в климате Земли | 241 |
8.2. Некоторые особенности состояния Северного Ледовитого океана | 241 |
8.3. Особенности современных численных моделей циркуляции СЛО | 243 |
8.4. Описание термодинамики морского льда | 243 |
8.5. Описание динамики морского льда | 244 |
8.6. Основные нерешённые вопросы | 247 |
8.7. Результаты моделирования наблюдаемого состояния СЛО | 248 |
8.8. Выводы по результатам моделирования | 251 |
9. Модель сезонной изменчивости циркуляции и уровня вод Каспийского |
моря | 256 |
9.1. Уравнения модели гидродинамики внутреннего моря | 256 |
9.2. Моделирование внутригодовой изменчивости циркуляции и |
уровня вод Каспийского моря | 258 |
9.3. Сезонная изменчивость циркуляции и уровня вод моря | 259 |
9.4. Выводы | 262 |
10. Моделирование динамики Белого моря | 263 |
10.1. Общая характеристика гидрологических процессов Белого моря | 263 |
10.2. Прилив в Горле и Бассейне Белого моря | 265 |
10.3. Переходные процессы | 266 |
10.4. Остаточная циркуляция | 266 |
10.5. Краевые волны | 267 |
10.6. Остаточная циркуляция и термохалинная структура вод | 268 |
10.7. Роль ветровой циркуляции вод | 269 |
10.8. Взаимодействие динамических процессов в Белом море | 269 |
Литература | 271 |
|
А. Е. Алоян, В. В. Пененко, В. В. Козодеров |
Математическое моделирование в проблеме окружающей среды | 277 |
|
Введение | 280 |
1. Постановка задачи динамики и кинетики газовых примесей и |
аэрозолей в атмосферных дисперсных системах | 282 |
1.1. Основные уравнения региональной модели динамики атмосферы | 282 |
1.2. Математические модели переноса многокомпонентных газовых |
примесей с учётом процессов фотохимической трансформации и |
кинетических процессов нуклеации, конденсации и коагуляции | 286 |
1.3. Модель фотохимической трансформации | 289 |
1.4. Гомогенная бинарная нуклеация | 290 |
1.5. Численная модель кинетического уравнения конденсации | 292 |
1.6. Численная модель коагуляции аэрозолей | 294 |
1.7. Миграция примесей в почве | 295 |
1.8. Влажное осаждение | 296 |
1.9. Оптимизационные задачи по регулированию мощности источников | 297 |
1.10. Результаты численных экспериментов | 301 |
2. Системная организация моделирования для задач охраны окружающей |
среды | 308 |
2.1. Принципы построения численных моделей переноса и |
трансформации газовых примесей и аэрозолей в атмосфере | 308 |
2.2. Постановка задачи | 310 |
2.3. Вариационная формулировка моделей процессов | 313 |
2.4. Вариационные принципы в задачах охраны окружающей среды | 315 |
2.5. Применение методов прямого и обратного моделирования | 320 |
2.6. Примеры решения природоохранных задач. Прямые и обратные |
задачи для Восточно-Сибирского региона | 330 |
3. Определение биомассы растительного покрова по наблюдениям из |
космоса | 335 |
3.1. Подходы к оценке состояния биосферы | 335 |
3.2. Биогеохимические циклы и глобальные изменения | 336 |
3.3. Моделирование взаимосвязей данных дистанционного |
зондирования и параметров состояния биосферы | 338 |
3.4. Практическая реализация разработанных методов | 342 |
3.5. Технологические аспекты реализации новых подходов к оценке |
состояния биосферы из космоса | 344 |
Заключение | 346 |
Литература | 347 |
|
А. А. Романюха, С. Г. Руднев, С. М. Зуев |
Анализ данных и моделирование инфекционных заболеваний | 350 |
|
Введение | 352 |
1. Моделирование инфекционных заболеваний | 353 |
1.1. Базовая математическая модель инфекционного заболевания | 355 |
1.2. Математическая модель противовирусного иммунного ответа | 357 |
1.3. Математическая модель вирусного гепатита В | 362 |
1.4. Математическая модель острой респираторной инфекции, |
вызванной вирусами гриппа А | 364 |
1.5. Математическая модель бактериальной пневмонии | 366 |
1.6. Математическое моделирование возрастных изменений популяции |
периферических Т-лимфоцитов | 378 |
2. Параметризация в математических моделях заболеваний | 385 |
2.1. Проблема «персонализации» модели | 385 |
2.2. Что такое параметризация | 386 |
2.3. Параметризация в моделях заболеваний | 389 |
2.4. Сопоставление с данными наблюдений | 392 |
2.5. Параметризация в базовой модели инфекционного заболевания | 396 |
3. Задачи и направления дальнейших исследований | 397 |
Литература | 400 |