マルチグリッド法

数学 > 数値解析 > 偏微分方程式の数値解法 > マルチグリッド法 マルチグリッド（MG）法は、離散化を複数階層で多段階化することで、解が滑らかな微分方程式を解くための数値アルゴリズムの手法である。間隔の異なる格子間での補外と考えることもできる。マルチグリッド法は、主に多次元の楕円型偏微分方程式の数値計算に用いられる。 マルチグリッド法は任意の離散化手法と組み合わせることができ、現在知られている解法のうちで漸近的に最も高速なものの一つである。他の手法とは異なり、マルチグリッド法は任意の領域・境界条件を扱うことができる。このことは微分方程式の性質（たとえば変数分離可能であるかどうかなど）には依存しない。マルチグリッド法は、弾性に関するラメの微分方程式やナビエ・ストークス方程式などの、より複雑な非対称・非線形問題にもそのまま適用することができる。 マルチグリッド法はさまざまな形に一般化することができる。双曲型偏微分方程式の時間発展解や、時間依存型の偏微分方程式に適用することもできる。現在、双曲型方程式に関する研究が進められている。積分方程式や、統計力学上の問題への応用も可能である。 一方、偏微分方程式や問題の物理的な現象に由来する性質を仮定しない場合にも、係数行列から多段階の階層を構成することができる。これを代数的マルチグリッド法といい、疎行列を対象としたブラックボックス型のソルバとして利用することができる。 有限要素法において、線形なウェーブレットを基底に選ぶことにより、マルチグリッド法に帰着させることができる。 いろいろな手法があるが、多階層をわたる離散化を行うところが特徴である。 緩和 – ガウス・ザイデル法などを数回程度反復実行して、誤差の高周波成分を強く減少させる 縮約 – より間隔の粗い格子に対して、残差のダウンサンプリングを行う 補間 – 粗い格子上で計算した修正を細かい格子上に補間する この手法の利点は、計算に用いるプロセッサの数に正比例して性能が向上する点にある。つまり、指定した精度の解を問題のサイズに比例した計算量で求めることができる。そのことを以下で示そう。 密度が N i {\displaystyle N_{i}} の格子 i {\displaystyle i} 上で、微分方程式の近似解を（与えられた精度まで）求めることを考える。 K {\displaystyle K} を格子上での解の計算に関する定数、また隣り合う格子の密度の比 ρ = N j + 1 / N j < 1 {\displaystyle \rho =N_{j+1}/N_{j}<1} は常に一定であるとする。格子 i + 1 {\displaystyle i+1} の解を用いて、格子 i {\displaystyle i} 上での解が W i = ρ K N i {\displaystyle W_{i}=\rho KN_{i}} の計算量で求められるとすると、 W k = W k + 1 + ρ K N k {\displaystyle W_{k}=W_{k+1}+\rho KN_{k}\,} 特に最も細かい格子 N 1 {\displaystyle N_{1}} に関して W 1 = W 2 + ρ K N 1 {\displaystyle W_{1}=W_{2}+\rho KN_{1}\,} の関係が格子 k {\displaystyle k} 上での計算量に関して成り立つ。これらと N k = ρ k − 1 N 1 {\displaystyle N_{k}=\rho ^{k-1}N_{1}} の関係から、 W 1 = K N 1 ∑ p = 0 n ρ p {\displaystyle W_{1}=KN_{1}\sum _{p=0}^{n}\rho ^{p}} が得られる。幾何級数を使えば、（有限の n {\displaystyle n} について） W 1 < K N 1 1 1 − ρ {\displaystyle W_{1}<KN_{1}{\frac {1}{1-\rho }}} であるから、 O ( N ) {\displaystyle O(N)} の計算量により解が得られることが分かる。 数値解析 偏微分方程式の数値解法 有限要素法 差分法 スペクトル法 領域分割法 Achi Brandt: Multi-Level Adaptive Solutions to Boundary-Value Problems, Math. 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