Deteix / Diop / Fortin

Numerical Methods for Mixed Finite Element Problems

Applications to Incompressible Materials and Contact Problems

Springer Nature Switzerland

ISBN 978-3-031-12616-1

Standardpreis


53,49 €

sofort lieferbar!

Preisangaben inkl. MwSt. Abhängig von der Lieferadresse kann die MwSt. an der Kasse variieren. Weitere Informationen

Bibliografische Daten

eBook. PDF. Weiches DRM (Wasserzeichen)

2022

VI, 116 p. 29 illus., 22 illus. in color..

In englischer Sprache

Umfang: 116 S.

Verlag: Springer Nature Switzerland

ISBN: 978-3-031-12616-1

Weiterführende bibliografische Daten

Das Werk ist Teil der Reihe: Lecture Notes in Mathematics

Produktbeschreibung

This book focuses on iterative solvers and preconditioners for mixed finite element methods. It provides an overview of some of the state-of-the-art solvers for discrete systems with constraints such as those which arise from mixed formulations.

Starting by recalling the basic theory of mixed finite element methods, the book goes on to discuss the augmented Lagrangian method and gives a summary of the standard iterative methods, describing their usage for mixed methods. Here, preconditioners are built from an approximate factorisation of the mixed system.

A first set of applications is considered for incompressible elasticity problems and flow problems, including non-linear models.

An account of the mixed formulation for Dirichlet's boundary conditions is then given before turning to contact problems, where contact between incompressible bodies leads to problems with two constraints.

This book is aimed at graduate students and researchers in the field of numerical methods and scientific computing.

Autorinnen und Autoren

Produktsicherheit

Hersteller

Springer-Verlag GmbH

Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg, DE

ProductSafety@springernature.com

Topseller & Empfehlungen für Sie

Ihre zuletzt angesehenen Produkte

Rezensionen

Dieses Set enthält folgende Produkte:
    Auch in folgendem Set erhältlich:

    • Produktempfehlungen personalisieren

      Ihre Vorteile:

      • Empfehlungen basierend auf ihren Interessen
      • Zeitersparnis durch passende Vorschläge

      Mehr informationen zu , , und

      Die ersten personalisierten Empfehlungen erhalten Sie nach zwei bis drei Klicks.

      Sie können diese Zustimmung zu einem späteren Zeitpunkt unproblematisch über die Datenschutz-Einstellungen wieder zurückziehen.

      nach oben

      Ihre Daten werden geladen ...