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在我看来,人们之所以喜欢使用第一个估计值,是因为第一个估计值自然来自有限元的Galerkin正交性,内插近似性质,以及最重要的是双线性形式的矫顽力(对于Poisson方程的边值问题) ,这等效于函数的Poincaré/ Friedrichs不等式): ‖ Ü - ü ħ ‖ 2 ħ 1(Ω ) c ^1H ^ 1 0余ùùÇ2
椭圆规则估计仅在PDE级别上,与即使是分布,近似值和上面的参数也成立。 ˚F ∈ ħ - 1
现在转到后验误差估计被广泛使用的原因,主要是因为:
它是可计算的,估计的表达式中没有通用常数。
估计器具有其局部形式,该局部形式可以是在自适应网格细化过程中使用的局部误差指示符。因此,可以解决奇异或真正“不良”的几何形状的问题。
您列出的两个先验类型估计都是有效的,它们向我们提供了收敛阶数的信息,但是它们都不是仅针对一个三角形/四面体的局部误差指标,因为由于常数,它们都不可计算,也未在本地定义它们。
编辑:对于椭圆形PDE的FEM的更多一般性看法,我强烈建议阅读Brenner和Scott的书:有限元方法的数学理论,第0章仅20页,并简要介绍了有限元方法的几乎每个方面从PDE的Galerkin公式,到为什么我们想使用自适应FEM解决某些问题的动机。希望这对您有更多帮助。