Опции алгоритма для решателей
PDESolverOptions
объект содержит опции, используемые решателями при решении структурной, тепловой, или общей задачи УЧП, заданной как StructuralModel
, ThermalModel
, или PDEModel
объект, соответственно. StructuralModel
, ThermalModel
, и PDEModel
объекты содержат PDESolverOptions
объект в их SolverOptions
свойство.
Решатели для структурных модальных аналитических проблем и моделирования уменьшаемого порядка используют алгоритм Lanczos.
ReportStatistics
— Отметьте, чтобы отобразить внутреннюю статистику решателя и отчет сходимости во время процесса решения'off'
(значение по умолчанию) | 'on'
Отметьте, чтобы отобразить внутреннюю статистику решателя и отчет сходимости во время процесса решения, возвращенного как 'off'
или 'on'
.
Пример: model.SolverOptions.ReportStatistics = 'on'
Типы данных: char
AbsoluteTolerance
— Абсолютная погрешность для внутреннего решателя ОДУАбсолютная погрешность для внутреннего решателя ОДУ, возвращенного как положительное число. Абсолютная погрешность является порогом, ниже которого значение компонента решения неважно. Это свойство определяет точность, когда решение приближается к нулю.
Пример: model.SolverOptions.AbsoluteTolerance = 5.0000e-06
Типы данных: double
RelativeTolerance
— Относительная погрешность для внутреннего решателя ОДУОтносительная погрешность для внутреннего решателя ОДУ, возвращенного как положительное число. Этот допуск является мерой ошибки относительно размера каждого компонента решения. Примерно, это управляет количеством правильных цифр во всех компонентах решения, кроме меньших, чем пороги, наложенные AbsoluteTolerance
. Значение по умолчанию соответствует точности на 0,1%.
Пример: model.SolverOptions.RelativeTolerance = 5.0000e-03
Типы данных: double
ResidualTolerance
— Приемлемый остаточный допуск к внутреннему нелинейному решателюПриемлемый остаточный допуск к внутреннему нелинейному решателю, возвращенному как положительное число. Нелинейный решатель выполняет итерации, пока остаточный размер не меньше значения ResidualTolerance
.
Пример: model.SolverOptions.ResidualTolerance = 5.0000e-04
Типы данных: double
MaxIterations
— Максимальное количество итераций Ньютона Гаусса для внутреннего нелинейного решателяМаксимальное количество итераций Ньютона Гаусса для внутреннего нелинейного решателя, возвращенного как положительное целое число.
Пример: model.SolverOptions.MaxIterations = 30
Типы данных: double
MinStep
— Минимальное затухание поискового направления для внутреннего нелинейного решателяМинимальное затухание поискового направления для внутреннего нелинейного решателя, возвращенного как положительное число. Для получения дополнительной информации смотрите Нелинейный Алгоритм решателя.
Пример: model.SolverOptions.MinStep = 1.5259e-7
Типы данных: double
ResidualNorm
— Тип нормы для вычислительной невязки для внутреннего нелинейного решателяInf
(значение по умолчанию) | -Inf
| положительное число | 'energy'
Тип нормы для вычисления невязки для внутреннего нелинейного решателя, возвращенного как Inf
Inf
, положительное число или 'energy'
.
Нормы по бесконечности вектора
Lp
- норма вектора ρ, который имеет N
элементы
Энергетическая норма вектора ρ
Здесь, K является объединенной матрицей жесткости, заданной в Нелинейном Алгоритме решателя.
Пример: model.SolverOptions.ResidualNorm = 'energy'
Типы данных: double |
char
MaxShift
— Максимальное количество сдвигов LanczosМаксимальное количество Lanczos переключает в виде положительного целого числа. Увеличьте это значение при вычислении большого количества eigenpairs.
Пример: model.SolverOptions.MaxShift = 500
Типы данных: double
BlockSize
— Размер блока для повторения блока LanczosРазмер блока для повторения блока Lanczos в виде положительного целого числа. Номер по умолчанию лежит в диапазоне от 7 до 25, в зависимости от размера матрицы жесткости K
.
Пример: model.SolverOptions.BlockSize = 20
Типы данных: double
Остаточное уравнение нелинейного УЧП следующие:
Чтобы получить дискретизированное остаточное уравнение, примените метод конечных элементов (FEM) к дифференциальному уравнению с частными производными как описано в Основах метода конечных элементов:
Нелинейное использование решателя схема итерации Ньютона Гаусса применилось к матрицам конечного элемента. Используйте расширение Ряда Тейлора, чтобы получить линеаризованную систему для невязки:
При пренебрежении условий высшего порядка запишите линеаризованную систему уравнений как
Направление спуска для невязки
Итерация Ньютона Гаусса минимизирует невязку, то есть, решение , использование уравнения
Здесь, ɑ ≤ 1 положительный номер, который должен быть определен как можно больше так, чтобы шаг имел разумный спуск. Для достаточно маленького ɑ,
Для алгоритма Ньютона Гаусса, чтобы сходиться, должно быть достаточно близко к решению. Первое предположение часто вне области сходимости. Поиск линии Армиджо-Голдстайна (стратегия затухания выбора ɑ) помогает улучшить сходимость от плохих исходных предположений. Этот метод выбирает самый большой коэффициент демпфирования ɑ из последовательности 1, 1/2, 1/4... таким образом, что следующее неравенство содержит:
Используя Армиджо-Голдстайна поиск линии гарантирует сокращение нормы невязки, по крайней мере, . Каждый шаг алгоритма поиска линии должен оценить невязку .
С этой стратегией, когда U n приближается к решению, →1, таким образом, повышения ставки сходимости.
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.