Quasi-optimality of Petrov-Galerkin discretizations of parabolic problems with random coefficients
Quasi-optimality of Petrov-Galerkin discretizations of parabolic problems with random coefficients
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随机系数抛物型问题Petrov-Galerkin离散的拟最优性
DOI：
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
M. Molteni
中科院分区：
文献类型：
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作者：
S. Larsson;Christian Mollet;M. Molteni
我们在通常的 Gelfand 三重设置中考虑随机椭圆算子的线性抛物线问题。我们不假设矫顽力和有界常数有统一的界限，但允许它们是随机变量。抛物线问题是在弱时空公式中研究的，我们可以推导出 inf-sup 常数的显式公式。在适当的假设下，我们证明解的矩的存在性。我们还证明了分段多项式 Petrov-Galerkin 离散化的准最优误差估计。
We consider a linear parabolic problem with random elliptic operator in the usual Gelfand triple setting. We do not assume uniform bounds on the coercivity and boundedness constants, but allow them to be random variables. The parabolic problem is studied in a weak space-time formulation, where we can derive explicit formulas for the inf-sup constants. Under suitable assumptions we prove existence of moments of the solution. We also prove quasi-optimal error estimates for piecewise polynomial Petrov-Galerkin discretizations.
抛物型偏微分方程降基近似的新误差界
影响因子：
0.8
作者：
Karsten Urban;Anthony T. Patera
通讯作者：
Anthony T. Patera