Sciact
  • EN
  • RU

Стохастический проекционный алгоритм решения смешанной краевой задачи для системы уравнений Ламе на основе представления Слободянского и метода фундаментальных решений. Full article

Journal Сибирские электронные математические известия (Siberian Electronic Mathematical Reports)
, E-ISSN: 1813-3304
Output data Year: 2025, Volume: 22, Number: 2, Pages: 1006--1038 Pages count : 33 DOI: 10.33048/semi.2025.22.063
Tags Уравнения Ламе, смешанная краевая задача, представление Слободянского, метод фундаментальных решений, стохастический проекционный метод.
Authors Сабельфельд К.К. 1,2 , Смирнов Д.Д. 1
Affiliations
1 Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics, pr. Lavrentieva, 6, 630090, Novosibirsk, Russia,
2 Sobolev Institute of Mathematics, pr. Koptyuga, 4, 630090, Novosibirsk, Russia

Funding (1)

1 Russian Science Foundation 24-11-00107

Abstract: In this paper, a new stochastic simulation method is proposed to solve a mixed boundary value problem for the system of Lam\'e equations, which describes the displacement vector of an elastic body. Both planar and spatial problems with mixed boundary conditions are considered in detail. The basic idea is to use the Slobodyanskii representation of the solution through auxiliary harmonic functions. In our work, we use an approximation of the solution in the form of linear combinations of fundamental solutions for the Laplace equation, as is done in the method of fundamental solutions. As a result, the problem reduces to solving a system of linear algebraic equations for the coefficients in this linear combination. This system is solved by a special stochastic projection method.
Cite: Сабельфельд К.К. , Смирнов Д.Д.
Стохастический проекционный алгоритм решения смешанной краевой задачи для системы уравнений Ламе на основе представления Слободянского и метода фундаментальных решений.
Сибирские электронные математические известия (Siberian Electronic Mathematical Reports). 2025. Т.22. №2. С.1006--1038. DOI: 10.33048/semi.2025.22.063
Dates:
Submitted: Apr 25, 2025
Accepted: Sep 10, 2025
Published online: Sep 23, 2025
Published print: Sep 26, 2025
Identifiers: No identifiers
Citing: Пока нет цитирований
Altmetrics: