Спектральный предобуславливатель для решения уравнения Пуассона
Авторы
-
А. А. Манаев
-
В. В. Лисица
Ключевые слова:
уравнение Пуассона
метод сопряженных градиентов
спектральное разложение
Аннотация
В работе представлен подход к построению предобуславливателя для численного решения уравнения Пуассона для существенно неоднородной среды в приложении к задачам вычислительной физики горных пород. В качестве предобуславливателя используется оператор, обратный к дискретному оператору Лапласа, но для упрощенной — слоистой — модели среды. Для обращения оператора Лапласа в этом случае используется спектральное разложение по одному из пространственных направлений и метод прогонки для серии одномерных задач по второму направлению. Такой подход к построению предобуславливателя обеспечивает независимость числа итераций от размера решаемой задачи, что подтверждается серией численных экспериментов. Важной особенностью предложенного подхода является именно использование слоистых моделей среды для построения предобуславливателя, что увеличивает скорость сходимости метода сопряженных градиентов на 10–40% в сравнении с использованием предобуславливателя, основанного на обращении оператора Лапласа для однородной среды. При этом ускорение зависит от контраста коэффициентов исходной модели, с ростом контраста повышается и эффективность предложенного подхода.
Раздел
Методы и алгоритмы вычислительной математики и их приложения
Библиографические ссылки
- E. H. Saenger, M. Lebedev, D. Uribe, et al., “Analysis of High-Resolution X-Ray Computed Tomography Images of Bentheim Sandstone under Elevated Confining Pressures,” Geophys. Prospect. 64 (4), 848-859 (2016).
doi 10.1111/1365-2478.12400
- V. Shulakova, M. Pervukhina, T. M. Müller, et al., “Computational Elastic Up-scaling of Sandstone on the Basis of X-Ray Micro-Tomographic Images,” Geophys. Prospect. 61 (2), 287-301 (2012).
doi 10.1111/j.1365-2478.2012.01082.x
- H. Andr854, N. Combaret, J. Dvorkin, et al., “Digital Rock Physics Benchmarks -- Part II: Computing Effective Properties,” Comput. Geosci. 50, 33-43 (2013).
doi 10.1016/j.cageo.2012.09.008
- T. S. Khachkova, V. V. Lisitsa, D. R. Kolyukhin, and G. V. Reshetova, “Numerical Estimation of Interface Roughness Effect on Upscaled Elastic Properties of Layered Media,” Numerical Methods and Programming 21 (3), 225-240 (2020).
doi 10.26089/NumMet.v21r320
- G. V. Reshetova and T. S. Khachkova, “A Numerical Method to Estimate the Effective Elastic Moduli of Rocks from Two- and Three-Dimensional Digital Images of Rock Core Samples,” Numerical Methods and Programming 18 (4), 416-433 (2017).
doi 10.26089/NumMet.v18r435
- T. S. Khachkova, Ya. V. Bazaikin, and V. V. Lisitsa, “Use of the Computational Topology to Analyze the Pore Space Changes during Chemical Dissolution,” Numerical Methods and Programming 21 (1), 41-55 (2020).
doi 10.26089/NumMet.v21r104
- R. V. Vasilyev, K. M. Gerke, M. V. Karsanina, and D. V. Korost, “Solution of the Stokes Equation in Three-Dimensional Geometry by the Finite-Difference Method,” Mat. Model. 27 (6), 67-80 (2015) [Math. Models Comput. Simul. 8 (1), 63-72 (2016)].
doi 10.1134/s2070048216010105
- K. A. Gadylshina, T. S. Khachkova, and V. V. Lisitsa, “Numerical Modeling of Chemical Interaction between a Fluid and Rocks,” Numerical Methods and Programming 20 (4), 457-470 (2019).
doi 10.26089/NumMet.v20r440
- V. Lisitsa, Ya. Bazaikin, and T. Khachkova, “Computational Topology-Based Characterization of Pore Space Changes due to Chemical Dissolution of Rocks,” Appl. Math. Model. 88, 21-37 (2020).
doi 10.1016/j.apm.2020.06.037
- S. Molins, D. Trebotich, L. Yang, et al., “Pore-Scale Controls on Calcite Dissolution Rates from Flow-through Laboratory and Numerical Experiments,” Environ. Sci. Technol. 48 (13), 7453-7460 (2014).
doi 10.1021/es5013438
- C. Dorn and M. Schneider, “Lippmann-Schwinger Solvers for the Explicit Jump Discretization for Thermal Computational Homogenization Problems,” Int. J. Numer. Methods Eng. 118 (11), 631-653 (2019).
doi 10.1002/nme.6030
- T. Khachkova, V. Lisitsa, G. Reshetova, and V. Tcheverda, “GPU-based Algorithm for Evaluating the Electrical Resistivity of Digital Rocks,” Comput. Math. App. 82, 200-211 (2021).
doi 10.1016/j.camwa.2020.11.005
- T. S. Khachkova, V. V. Lisitsa, G. V. Reshetova, and V. A. Tcheverda, “Numerical Estimation of Electrical Resistivity in Digital Rocks Using GPUs,” Numerical Methods and Programming. 21 (3), 306-318 (2020).
doi 10.26089/NumMet.v21r326
- Y. Saad, Iterative Methods for Sparse Linear Systems(SIAM, Philadelphia, 2003; Mosk. Gos. Univ., Moscow, 2013).
doi 10.1137/1.9780898718003
- S. K. Godunov, Difference Schemes(Nauka, Moscow, 1977; North-Holland, Amsterdam, 1987).
- A. A. Samarskii, The Theory of Difference Schemes(Nauka, Moscow, 1989; CRC Press, Boca Raton, 2001).
- E. Haber, U. M. Ascher, D. A. Aruliah, and D. W. Oldenburg, “Fast Simulation of 3D Electromagnetic Problems Using Potentials,” J. Comput. Phys. 163 (1), 150-171 (2000).
doi 10.1006/jcph.2000.6545
- V. Kostin, S. Solovyev, A. Bakulin, and M. Dmitriev, “Direct Frequency-Domain 3D Acoustic Solver with Intermediate Data Compression Benchmarked Against Time-Domain Modeling for Full-Waveform Inversion Applications,” Geophysics 84 (4), T207-T219 (2019).
doi 10.1190/geo2018-0465.1
- S. Chandrasekaran, P. Dewilde, M. Gu, and N. Somasunderam, “On the Numerical Rank of the Off-Diagonal Blocks of Schur Complements of Discretized Elliptic PDEs,” SIAM J. Matrix Anal. Appl. 31 (5), 2261-2290 (2010).
doi 10.1137/090775932
- K. V. Voronin and S. A. Solovyev, “Solution of the Helmholtz Problem Using the Preconditioned Low-Rank Approximation Technique,” Numerical Methods and Programming 16 (2), 268-280 (2015).
doi 10.26089/NumMet.v16r226
- S. A. Solovyev, “Application of the Low-Rank Approximation Technique in the Gauss Elimination Method for Sparse Linear Systems,” Numerical Methods and Programming 15 (3), 441-460 (2014).
- H. Johansen and P. Colella, “A Cartesian Grid Embedded Boundary Method for Poisson’s Equation on Irregular Domains,” J. Comput. Phys. 147 (1), 60-85 (1998).
doi 10.1006/jcph.1998.5965
- K. Stüben, “A Review of Algebraic Multigrid,” J. Comput. Appl. Math. 128 (1-2), 281-309 (2001).
doi 10.1016/S0377-0427(00)00516-1
- D. A. Neklyudov, I. Yu. Silvestrov, and V. A. Tcheverda, “A 3D Helmholtz Iterative Solver with a Semi-Analytical Preconditioner for Acoustic Wavefield Modeling in Seismic Exploration Problems,” Numerical Methods and Programming 15 (3), 514-529 (2014).
- M. Belonosov, V. Kostin, D. Neklyudov, and V. Tcheverda, “3D Numerical Simulation of Elastic Waves with a Frequency-Domain Iterative Solver,” Geophysics 83 (6), T333-T344 (2018).
doi 10.1190/geo2017-0710.1
- E. Haber and U. M. Ascher, “Fast Finite Volume Simulation of 3D Electromagnetic Problems with Highly Discontinuous Coefficients,” SIAM J. Sci. Comput. 22 (6), 1943-1961 (2001).
doi 10.1137/S1064827599360741
- A. Pleshkevich, D. Vishnevskiy, and V. Lisitsa, “Sixth-Order Accurate Pseudo-Spectral Method for Solving One-Way Wave Equation,” Appl. Math. Comput. 359, 34-51 (2019).
doi 10.1016/j.amc.2019.04.029
- E. Purcell, Electricity and Magnetism (McGraw-Hill, New York, 1965; Nauka, Moscow, 1975).
- N. S. Bakhvalov, Numerical Methods(Nauka, Moscow, 1973; Mir, Moscow, 1977).
- V. I. Krylov, Approximate Calculation of Integrals(Nauka, Moscow, 1967; Dover, New York, 2006).
- J. D. Hyman and C. L. Winter, “Stochastic Generation of Explicit Pore Structures by Thresholding Gaussian Random Fields,” J. Comput. Phys. 277, 16-31 (2014).
doi 10.1016/j.jcp.2014.07.046