Implementing Spectral Methods for Partial Differential Equations
David A. Kopriva
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. First book to cover multidomain spectral methods for the numerical solution of time-dependent 1D and 2D partial differential equationsPresented without too much abstract mathematics and minutaeContains a set of basic examples as building bl. Seller Inventory # 5822305
Bibliographic Details
Title: Implementing Spectral Methods for Partial ...
Publisher: Springer Netherlands
Publication Date: 2010
Binding: Kartoniert / Broschiert
Condition: New
About this title
This book explains how to solve partial differential equations numerically using single and multidomain spectral methods. It shows how only a few fundamental algorithms form the building blocks of any spectral code, even for problems with complex geometries.
This book offers a systematic and self-contained approach to solve partial differential equations numerically using single and multidomain spectral methods. It contains detailed algorithms in pseudocode for the application of spectral approximations to both one and two dimensional PDEs of mathematical physics describing potentials, transport, and wave propagation. David Kopriva, a well-known researcher in the field with extensive practical experience, shows how only a few fundamental algorithms form the building blocks of any spectral code, even for problems with complex geometries. The book addresses computational and applications scientists, as it emphasizes the practical derivation and implementation of spectral methods over abstract mathematics. It is divided into two parts: First comes a primer on spectral approximation and the basic algorithms, including FFT algorithms, Gauss quadrature algorithms, and how to approximate derivatives. The second part shows how to use those algorithms to solve steady and time dependent PDEs in one and two space dimensions. Exercises and questions at the end of each chapter encourage the reader to experiment with the algorithms.
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letzte Aktualisierung: 23.10.2019
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