Die Arbeit betrachtet ein konvexes Minimierungsproblem der Energie E(v) über v ∈VD := W 1,p
D (Ω; Rm). Das duale Problem maximiert die duale Energie E∗(τ) über τ ∈WN := W p′
N (div, Ω; M).
Es wird gezeigt, dass die diskrete Energie Eh und die diskrete duale Energie E∗
h eine schwache Dualität erfüllen: max E∗
h(WN(M)) ≤min Eh(VD(M)). Diese Dualität führt zu a priori Fehlerschätzungen mit Konvergenzraten unter Glattheitsbedingungen.
Darüber hinaus wird ein neuartiges Postprocessing vorgeschlagen, das a posteriori Fehlerschätzungen auf regulären Triangulierungen in Simplizes ermöglicht. Dies motiviert einen adaptiven Netzverfeinerungsalgorithmus, der sich im Vergleich zu uniformer Netzverfeinerung als überlegen erweist.
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by Ngoc Tien Tr... a las arxiv.org 04-09-2024
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