We consider an optimal control problem on a bounded domain $\Omega\subset{\mathbb{R}}^2,$ governed by a parabolic convection--diffusion equation with pointwise control constraints. We follow the optimize-then-discretize-approach, where for the state and the co-state variable, we consider the piecewise finite element method alongside with the algebraic flux correction method for its stabilization and the for temporal discretization, we use the backward Euler for the state variable and explicit Euler for the co-state variable. The discrete control variable is obtained by the projection of the discretized adjoint state on the set of admissible controls. The resulting stabilized fully--discrete scheme is nonlinear and a fixed point argument is used in order to prove its existence and uniqueness under a mild condition between the time step $k$ and the mesh step $h,$ e.g., $k = \mathcal{O}(h^{1+\epsilon}),\,0<\epsilon<1.$ Further, for sufficiently regular solution, we derive error estimates in $L^2$ and $H^1$ norm with respect on space and $\ell^\infty$ norm in time for the state and the co-state variable. For the control variable we also derive an $L^2$ estimate for its error with respect to spatial variable and $\ell^\infty$ in time. Finally, we present numerical experiments that validate the the order of convergence of the stabilized fully--discrete scheme via algebraic flux correction method.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

牛津大学最新《计算代数拓扑》笔记书,107页pdf
专知会员服务
44+阅读 · 2022年2月17日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
106+阅读 · 2019年12月19日
VIP会员
相关资讯
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
相关论文
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
106+阅读 · 2019年12月19日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员