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1、A t h e s i ss u b m i t t e d t oZ h e n g z h o u U n i v e r s i t yf o r t h ed e g r e eo f M a s t e r18 S72 8 1A N e w M i x e d F i n i t eE l e m e n t S c h e m e s f o rT w 0 C l a s s e so fE v o l u t i o n
2、a lD i f f e r e n t i a lE q u a t i o n sB y H o n g l i n g L i nS u p e r v i s o r :P r o ED o n g y a n g S h iC o m p u t a t i o n a lM a t h e m a t i c sD e p a r t m e n t o f M a t h e m a t i c sA p r i l ,2
3、 0 1 0摘 要本文包含兩部分,首先將一個C r o u z e i x —R a v i a r t 型非協(xié)調(diào)三角形元應(yīng)用到雙曲型積分微分方程,給出了這類方程的新混合元格式,證明了傳統(tǒng)R i e s z —V o l t e r r a 投影與有限元插值的一致性,得到了與協(xié)調(diào)元方法完全相同的L 2 一模最優(yōu)誤差估計,同時還得到了一般混合元格式得不到的日1 - 模最優(yōu)誤差估計.其次,將一個各向異性線性三角形元應(yīng)用到廣義神經(jīng)傳播方程,并
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