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2012 National Conference on Information Technology and Computer Science

作者： Dong QU College of Science,Jiujiang University Jiangxi,China Jing YANG College of Accounting,Jiujiang University Jiangxi,China

In this paper we present a high order method to solve the Stokes equations with random coefficients numerically.A stochastic Galerkin approach,based on the truncated KarhunenLoeve decomposition technique for the stochastic inputs,is used to reduce the original stochastic Stokes equations into a set of deterministic equations for the expansion *** a spectral collocation method,together with a block Jacobi iteration is applied to solve the resulting *** efficiency of the solver is verified in each model problem by numerical tests,against Monte Carlo simulations.

关键词： random inputs Wiener-Askey polynomial chaos Spectral methods Exponential error convergence

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A STOCHASTIC GALERKIN METHOD FOR MAXWELL EQUATIONS WITH UNCERTAINTY

引用

Acta Mathematica Scientia 2020年第4期40卷 1091-1104页

作者： Lizheng CHENG Bo WANG Ziqing XIE LCSM(MOE)and School of Mathem atics and Statistics Hunan Normal UniversityChangsha 410081China Information Science and Engineering College Hunan International Economics UniversityChangsha 410205China

In this article,we investigate a stochastic Galerkin method for the Maxwell equations with random *** generalized Polynomial Chaos(gPC)expansion technique is used to obtain a deterministic system of the gPC expansion *** regularity of the solution with respect to the random is *** the basis of the regularity results,the optimal convergence rate of the stochastic Galerkin approach for Maxwell equations with random inputs is *** examples are presented to support the theoretical analysis.

关键词： Maxwell equations random inputs stochastic Galerkin method gPC expansion convergence analysis

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