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'''重み付き残差法'''（おもみつきざんさほう、{{lang-en-short|Method of Weighted Residuals}}、MWR）とは[[微分方程式]]の[[境界値問題]]の[[近似解法]]の一つ<ref name="rev">Finlayson, B. A., & Scriven, L. E. (1966). The method of weighted residuals—a review. Appl. Mech. Rev, 19(9), 735-748.</ref>。計算途中で発生する近似解と微分方程式の一般形により定義された'''残差'''に'''重み関数'''をかけて積分した'''重み付き残差'''を最小化することにより、より適切な解を得ようとする手法である<ref name="rev"/>。

[[有限要素法]]は本来、エネルギー原理の存在する[[構造力学]]<ref>Nayfeh, A. H., & Pai, P. F. (2008). Linear and nonlinear structural mechanics. John Wiley & Sons.</ref><ref>Zienkiewicz, O. C., & Taylor, R. L. (2005). The finite element method for solid and structural mechanics. Elsevier.</ref><ref>Shames, I. (2018). Energy and finite element methods in structural mechanics. Routledge.</ref><ref>Fenves, S. J., Perrone, N., & Robinson, A. R. (Eds.). (2014). Numerical and computer methods in structural mechanics. Elsevier.</ref>の分野で開発され、発展してきた[[数値解析]]技術であるが<ref name="mori">[[森正武]]. (1986) 有限要素法とその応用. [[岩波書店]].</ref><ref name="kikuchi1999">菊池文雄. (1999). 有限要素法概説 [新訂版]. サイエンス社.</ref><ref name="kikuchi1994">菊池文雄. (1994). 有限要素法の数理. 培風館.</ref><ref name="freefem">有限要素法で学ぶ現象と数理―[[FreeFem++]]数理思考プログラミング―, [[日本応用数理学会]] 監修・大塚 厚二・高石 武史著, [[共立出版]].</ref>、重み付き残差法による有限要素法の開発により、[[数値流体力学]]を始めとするエネルギー原理の存在しない非構造の問題の解析も可能となった<ref>Löhner, R. (2008). Applied computational fluid dynamics techniques: an introduction based on finite element methods. John Wiley & Sons.</ref><ref>Hughes, T. J., Franca, L. P., & Mallet, M. (1986). A new finite element formulation for computational fluid dynamics: I. Symmetric forms of the compressible Euler and Navier-Stokes equations and the second law of thermodynamics. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 54(2), 223-234.</ref><ref>Hughes, T. J., Mallet, M., & Akira, M. (1986). A new finite element formulation for computational fluid dynamics: II. Beyond SUPG. Computer methods in applied mechanics and engineering, 54(3), 341-355.</ref><ref>Hughes, T. J., & Mallet, M. (1986). A new finite element formulation for computational fluid dynamics: III. The generalized streamline operator for multidimensional advective-diffusive systems. Computer methods in applied mechanics and engineering, 58(3), 305-328.</ref><ref>Hughes, T. J., & Mallet, M. (1986). A new finite element formulation for computational fluid dynamics: IV. A discontinuity-capturing operator for multidimensional advective-diffusive systems. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 58(3), 329-336.</ref><ref>Hughes, T. J., Franca, L. P., & Balestra, M. (1986). A new finite element formulation for computational fluid dynamics: V. Circumventing the Babuška-Brezzi condition: A stable Petrov-Galerkin formulation of the Stokes problem accommodating equal-order interpolations. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 59(1), 85-99.</ref>。

== 概要<ref name="rev"/> ==
微分方程式の一般形を次のように表す。

:<math> L(u) = f\quad\mathrm{in}\;\Omega </math>

また、境界条件についても以下のように表す。

:<math> S(u) = 0\quad\mathrm{on}\;\Gamma </math>

ここで、<math>L</math>は未知関数<math>u</math>に対する微分作用素を表しており、<math>S</math>は境界条件に関する作用素である。また、<math> \Omega </math>は定義域であり、<math> \Gamma </math>は<math> \Omega </math>の境界を表している。

いま、正しい解である<math> u(x) </math>を[[線形独立]]な<math>N</math>個の関数の組、すなわち[[基底関数]]<math> \psi_{k}(x) </math>を用いて次のように近似する。

:<math> u\approx U = \sum^N_{k=1}\psi_{k}\alpha_{k} </math>

ここで、<math> U(x) </math>は<math> u(x) </math>の近似解で、<math> \alpha_{k} </math>は未知のパラメータである。

この近似解<math> U(x) </math>を上記微分方程式の一般形に代入すれば次の関係が得られる。

:<math> r(U) = L(U) -f
= \sum^N_{k=1}L(\psi_{k})\alpha_{k} - f \quad\mathrm{in}\; \Omega </math>

この関数<math>r</math> は'''[[残差]]'''と呼ばれており、<math>r(U)=0</math>であれば<math>U</math>は微分方程式の一般形の厳密解である。

この残差<math>r(U)</math>に[[重み関数]]<math>\chi_{i}</math>を乗じて解析領域全体で積分した量を'''重み付き残差'''として定義し、これを零とすることを考えると、

:<math> \langle\chi_{i},r(U)\rangle = 0,\quad i = 1, 2, \dots, N</math>

が得られる。これは平均的な意味で残差を零にすることを表している。ここで、<・,・>は[[内積]]であり、関数<math>\phi_{i}, \phi_{j}</math>に対して次式で定義される。

:<math> \langle\phi_{i}, \phi_{j}\rangle = \int_\Omega \phi_{i}(x)\phi_{j}(x)dx </math>

重み付き残差の式は、

:<math> \sum^N_{k=1}\langle\chi_{i},L(\psi_{k})\rangle\alpha_{k} = \langle\chi_{i},f\rangle,\quad i = 1, 2, \dots, N</math>

であるので、未知数<math>u(x)</math>に関する微分方程式は未知パラメータ<math>\alpha_{k}</math>に関する[[代数方程式]]となる。これを解くことによって近似解<math>U(x)</math>を求めることができる。

==重み関数の選び方による種々の方法==
重み付き残差法には重み関数の選び方によっていくつかの方法がある<ref name="rev"/>。

*[[選点法]]：重み関数として[[ディラックのデルタ関数]]<ref>Balakrishnan, V. (2003). All about the Dirac delta function (?). Resonance, 8(8), 48-88.</ref>を適用する。
*[[最小二乗法]]<ref name="lh">Lawson, C. L., & Hanson, R. J. (1995). Solving least squares problems (Vol. 15). SIAM.</ref><ref name="bj">Bjorck, A. (1996). Numerical methods for least squares problems (Vol. 51). SIAM.</ref><ref name="ut">{{cite|和書 |author=中川徹|author2=小柳義夫 |title=最小二乗法による実験データ解析 |publisher=東京大学出版会 |year=1982 |isbn=4-13-064067-4}}</ref>
*モーメント法
*{{仮リンク|ガラーキン法|en|Galerkin method}}<ref>Slimane Adjerid and Mahboub Baccouch (2010) Galerkin methods. Scholarpedia, 5(10):10056.</ref>
:重み関数として未知数の基底関数を用いる。つまり、
::<math> \chi_{i}=\psi_{i} </math>
:とする。
:すると上述の離散化方程式は、
::<math>\begin{align} \langle\chi_{i},r(U)\rangle &= \left\langle\psi_{i},\sum^{N}_{k=1}L(\psi_{k})\alpha_{k}-f\right\rangle \\
&= \int \psi_{i}\left(\sum^{N}_{k=1}L(\psi_{k})\alpha_{k}-f\right)dx = 0,\quad i=1,2,\dots,N\end{align}</math>
:となる。
:この関係より未知のパラメータ<math>\alpha_{k}</math>を求めるが、このときの近似解
::<math> U=\sum^{N}_{k=1}\psi_{k}\alpha_{k} </math>
:を真の解<math>u</math>の'''ガラーキン近似'''であるという。
==脚注==
{{脚注ヘルプ}}
{{reflist|2}}
== 参考文献 ==
* {{Cite book|和書|author=竹内則雄|author2=樫山和男|author3=寺田賢二郎|year=2003|month=9|title=計算力学|publisher=[[森北出版]]|isbn=4-627-91801-1|}}
{{偏微分方程式の数値解法}}
{{DEFAULTSORT:おもみつきさんさほう}}
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[[Category:数値解析]]
[[Category:数値微分方程式]]
[[Category:数学に関する記事]]