Invariants-Preserving Du Fort-Frankel Schemes and Their Analyses for Nonlinear Schrödinger Equations with Wave Operator

数学 操作员(生物学) 非线性系统 数学物理 薛定谔猫 数学分析 应用数学 物理 量子力学 基因 抑制因子 化学 转录因子 生物化学
作者
Dingwen Deng null,Zhijun Li
出处
期刊:Journal of Computational Mathematics [Global Science Press]
卷期号:42 (3): 814-850 被引量:2
标识
DOI:10.4208/jcm.2211-m2021-0293
摘要

Du Fort-Frankel finite difference method (FDM) was firstly proposed for linear diffusion equations with periodic boundary conditions by Du Fort and Frankel in 1953. It is an explicit and unconditionally von Neumann stable scheme. However, there has been no research work on numerical solutions of nonlinear Schrödinger equations with wave operator by using Du Fort-Frankel-type finite difference methods (FDMs). In this study, a class of invariants-preserving Du Fort-Frankel-type FDMs are firstly proposed for one-dimensional (1D) and two-dimensional (2D) nonlinear Schrödinger equations with wave operator. By using the discrete energy method, it is shown that their solutions possess the discrete energy and mass conservative laws, and conditionally converge to exact solutions with an order of $\mathcal{O}(τ^2+h^2_x+(τ/h_x)^2)$ for 1D problem and an order of $\mathcal{O}(τ^2+h^2_x+h^2_y+(τ/h_x)^2+(τ/h_y)^2)$ for 2D problem in $H^1$-norm. Here, $τ$ denotes time-step size, while, $h_x$ and $h_y$ represent spatial meshsizes in $x$- and $y$-directions, respectively. Then, by introducing a stabilized term, a type of stabilized invariants-preserving Du Fort-Frankel-type FDMs are devised. They not only preserve the discrete energies and masses, but also own much better stability than original schemes. Finally, numerical results demonstrate the theoretical analyses.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
1秒前
1秒前
cdercder应助123采纳,获得10
2秒前
米崽发布了新的文献求助10
3秒前
CR7发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
吉吉国王X完成签到,获得积分10
4秒前
jiji完成签到,获得积分10
5秒前
Zz发布了新的文献求助10
6秒前
俭朴绮梅发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
野性的问儿完成签到,获得积分10
7秒前
yzy发布了新的文献求助10
7秒前
lkj完成签到,获得积分20
8秒前
9秒前
9秒前
打打应助kk采纳,获得10
10秒前
10秒前
ZJFL发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
沙心发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
12秒前
lkj发布了新的文献求助10
12秒前
端庄雅柔发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
13秒前
13秒前
谦虚低调接地气完成签到,获得积分10
14秒前
SYX发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
JIAO发布了新的文献求助10
15秒前
晚风发布了新的文献求助10
17秒前
奋斗书竹发布了新的文献求助30
17秒前
17秒前
JamesPei应助不晓天采纳,获得10
17秒前
17秒前
科研通AI6.4应助LIU采纳,获得10
18秒前
19秒前
高分求助中
Adhesion Science: Principles & Practice 1234
Signals, Systems, and Signal Processing 610
The Resilient Mindset 400
Impact of Storage Orientation and Duration on Prefilled Syringe Performance: Break-Loose and Glide Forces, and Injection Time Across Multiple Time Points 360
Programming for Chemical Engineers Using C, C++, and MATLAB 300
Upland Kenya wild flowers and ferns: a flora of the flowers, ferns, grasses, and sedges of highland Kenya 300
Disturbing the Quiet Life? Competition and CEO Incentives 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6653013
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8406837
关于积分的说明 17975618
捐赠科研通 5848877
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2971903
邀请新用户注册赠送积分活动 1947460
关于科研通互助平台的介绍 1868125