Maestría en Matemática Aplicada

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Browsing Maestría en Matemática Aplicada by Author "Galeano Traslaviña, Yuber Alejandro"

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    Mallas adaptativas para la solución de ecuaciones diferenciales parciales hiperbólicas
    (Universidad Industrial de Santander, 2018) Galeano Traslaviña, Yuber Alejandro; Lora Clavijo, Fabio Duvan; Navarro Noguera, AnaMaría
    El refinamiento adaptativo de mallas AMR (por sus siglas en ingles), es una t´ecnica utilizada para resolver problemas num´ericos de forma eficiente, de tal manera que adapta la resoluci´on num´erica de la soluci´on a las condiciones particulares del problema. En este sentido, se utiliza en la soluci´on problemas descritos por ecuaciones diferenciales parciales hiperb´olicas, los cuales, muchas veces requieren una precisi´on mayor en regiones espec´ıficas del dominio. Ejemplos de este tipo de problemas son la propagaci´on de ondas o las ecuaciones de la hidrodin´amica. El AMR optimiza los recursos computacionales de manera que se puede encontrar una soluci´on logrando resultados mejores en t´erminos de precisi´on con un n´umero de operaciones inferior. En este trabajo se plantea la implementaci´on de un algoritmo AMR basado en el trabajo de Berger and Oliger (1984), con el fin resolver sistemas de ecuaciones diferenciales parciales hiperb´olicas, considerando a la ecuaci´on de onda en una y dos dimensiones como ejemplo representativo de las mismas. Se realiza una descripci´on detallada del algoritmo AMR implementado, enfatizando en cada una de las partes que lo componen y en la forma en que estas se acoplan y se realizan las pruebas para corroborar la validez de los resultados num´ericos obtenidos, tanto en t´erminos de convergencia del error num´erico como de eficiencia. Este desarrollo se plantea como un primer paso para implementar la t´ecnica AMR en los algoritmos presentados en (Navarro et al., 2017) y (Lora-Clavijo et al., 2015a), los cuales son usados en la actualidad dentro del grupo de investigaci´on y tienen la limitaci´on de un enmallado uniforme.