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Convergence analysis of optimization-based domain decomposition methods for a bonded structure

机译：基于优化的键合结构域分解方法的收敛性分析

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We study two optimization-based domain decomposition methods for a bonded structure: the least squares conjugate gradient method and the Uzawa conjugate gradient method. Using the Steklov-Poincare operator, we show that both methods solve the same underlying linear equation with a symmetric and coercive operator. The convergence analysis is developed using the properties of the trace operator associated to the coupled problem. Numerical experiments show that the Lagrange multiplier approach is more efficient unless a suitable norm is used in the least squares formulation.
机译：我们研究键合结构的两种基于优化的域分解方法：最小二乘共轭梯度法和Uzawa共轭梯度法。使用Steklov-Poincare算子，我们证明两种方法都使用对称和强制算子求解相同的基础线性方程。使用与耦合问题关联的跟踪算子的属性来开发收敛分析。数值实验表明，除非在最小二乘公式中使用合适的范数，否则拉格朗日乘数法会更有效。

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