Error Estimates for Well-Balanced Schemes on Simple Balance Laws (eBook)

One-Dimensional Position-Dependent Models
eBook Download: PDF
2015 | 1st ed. 2015
XV, 110 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-319-24785-4 (ISBN)

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Error Estimates for Well-Balanced Schemes on Simple Balance Laws - Debora Amadori, Laurent Gosse
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This monograph presents, in an attractive and self-contained form, techniques based on the L1 stability theory derived at the end of the 1990s by A. Bressan, T.-P. Liu and T. Yang that yield original error estimates for so-called well-balanced numerical schemes solving 1D hyperbolic systems of balance laws. Rigorous error estimates are presented for both scalar balance laws and a position-dependent relaxation system, in inertial approximation. Such estimates shed light on why those algorithms based on source terms handled like 'local scatterers' can outperform other, more standard, numerical schemes. Two-dimensional Riemann problems for the linear wave equation are also solved, with discussion of the issues raised relating to the treatment of 2D balance laws. All of the material provided in this book is highly relevant for the understanding of well-balanced schemes and will contribute to future improvements.

1 Introduction.- 2 Local and global error estimates.- 3 Position-dependent scalar balance laws.- 4 Lyapunov functional for inertial approximations.- 5 Entropy dissipation and comparison with Lyapunov estimates.- 6 Conclusion and outlook.

Erscheint lt. Verlag 23.10.2015
Reihe/Serie SpringerBriefs in Mathematics
Zusatzinfo XV, 110 p. 24 illus., 15 illus. in color.
Verlagsort Cham
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Mathematik
Naturwissenschaften Physik / Astronomie
Technik
Schlagworte Error estimates for well-balanced schemes • Glimm-Liu-Bressan L1 stability theory • Hyperbolic systems of balance laws • Local scattering centers • Partial differential equations • Two-dimensional Riemann problem
ISBN-10 3-319-24785-9 / 3319247859
ISBN-13 978-3-319-24785-4 / 9783319247854
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