\psfrag{fehler 1t05n05 A}{\tiny Fehler}
\psfrag{Zeit 1t05n05 A}{\tiny Zeit}
\psfrag{cond 1t05n05 A}{\tiny Kondition}
-\psfrag{min hmin/max hmax 1t05n05 A}{\tiny $(\min h_{min})/(\max h_{max})$}
-\psfrag{min hmax/max hmax 1t05n05 A}{\tiny $(\min h_{max})/(\max h_{max})$}
-\psfrag{min hmin/hmax 1t05n05 A}{\tiny $(\min h_{min})/h_{max}$}
+\psfrag{min hmin/max hmax 1t05n05 A}{\tiny $\min (h_{\min})/(\max h_{\max})$}
+\psfrag{min hmax/max hmax 1t05n05 A}{\tiny $\min (h_{\max})/(\max h_{\max})$}
+\psfrag{min hmin/hmax 1t05n05 A}{\tiny $\min (h_{\min}/h_{\max})$}
\psfrag{tmu 132t05n05 A}{\tiny $\tilde \mu$ analytisch}
\psfrag{fehler 1t1n0 A}{\tiny Fehler (uniform)}
\psfrag{Zeit 1t1n0 A}{\tiny Zeit (uniform)}
\psfrag{cond 1t1n0 A}{\tiny Kondition (uniform)}
-\psfrag{min hmin/max hmax 1t1n0 A}{\tiny $(\min h_{min})/(\max h_{max})$ (uniform)}
-\psfrag{min hmax/max hmax 1t1n0 A}{\tiny $(\min h_{max})/(\max h_{max})$ (uniform)}
-\psfrag{min hmin/hmax 1t1n0 A}{\tiny $(\min h_{min})/h_{max}$ (uniform)}
+\psfrag{min hmin/max hmax 1t1n0 A}{\tiny $\min (h_{\min})/(\max h_{\max})$ (uniform)}
+\psfrag{min hmax/max hmax 1t1n0 A}{\tiny $\min (h_{\max})/(\max h_{\max})$ (uniform)}
+\psfrag{min hmin/hmax 1t1n0 A}{\tiny $\min (h_{\min}/h_{\max})$ (uniform)}
\psfrag{tmu 1t05n0 A}{\tiny $\tilde \mu$ (isotrop)}
\psfrag{eta 1t05n0 A}{\tiny $\eta$ (isotrop)}
\psfrag{fehler 1t05n0 A}{\tiny Fehler (isotrop)}
\psfrag{Zeit 1t05n0 A}{\tiny Zeit (isotrop)}
\psfrag{cond 1t05n0 A}{\tiny Kondition (isotrop)}
-\psfrag{min hmin/max hmax 1t05n0 A}{\tiny $(\min h_{min})/(\max h_{max})$ (isotrop)}
-\psfrag{min hmax/max hmax 1t05n0 A}{\tiny $(\min h_{max})/(\max h_{max})$ (isotrop)}
-\psfrag{min hmin/hmax 1t05n0 A}{\tiny $(\min h_{min})/h_{max}$ (isotrop)}
+\psfrag{min hmin/max hmax 1t05n0 A}{\tiny $\min (h_{\min})/(\max h_{\max})$ (isotrop)}
+\psfrag{min hmax/max hmax 1t05n0 A}{\tiny $\min (h_{\max})/(\max h_{\max})$ (isotrop)}
+\psfrag{min hmin/hmax 1t05n0 A}{\tiny $\min (h_{\min}/h_{\max})$ (isotrop)}
\psfrag{tmu 1t05n05 A}{\tiny $\tilde \mu$ (anisotrop)}
\psfrag{eta 1t05n05 A}{\tiny $\eta$ (anisotrop)}
\psfrag{fehler 1t05n05 A}{\tiny Fehler (anisotrop)}
\psfrag{Zeit 1t05n05 A}{\tiny Zeit (anisotrop)}
\psfrag{cond 1t05n05 A}{\tiny Kondition (anisotrop)}
-\psfrag{min hmin/max hmax 1t05n05 A}{\tiny $(\min h_{min})/(\max h_{max})$ (anisotrop)}
-\psfrag{min hmax/max hmax 1t05n05 A}{\tiny $(\min h_{max})/(\max h_{max})$ (anisotrop)}
-\psfrag{min hmin/hmax 1t05n05 A}{\tiny $(\min h_{min})/h_{max}$ (anisotrop)}
+\psfrag{min hmin/max hmax 1t05n05 A}{\tiny $\min (h_{\min})/(\max h_{\max})$ (anisotrop)}
+\psfrag{min hmax/max hmax 1t05n05 A}{\tiny $\min (h_{\max})/(\max h_{\max})$ (anisotrop)}
+\psfrag{min hmin/hmax 1t05n05 A}{\tiny $\min (h_{\min}/h_{\max})$ (anisotrop)}
\caption{2D Quad im Vergleich vollanalytisch $V\phi = 1$}
\centering
\begin{figure}[ht]
\caption{3D FichCube adaptiv anisotrop vollanalytisch $V\phi = 1$}
\centering
-\label{fig:exmplAA_3DQuad_A}
+\label{fig:exmplAA_3DFichCube_A}
\subfloat[Fehler]{\includegraphics[width=0.7\textwidth]{fig/1t05n05_3DFichCube_error}}\\
\subfloat[Seitenverhältnis]{\includegraphics[width=0.5\textwidth]{fig/1t05n05_3DFichCube_hminmax}}
\subfloat[Kondition]{\includegraphics[width=0.5\textwidth]{fig/1t05n05_3DFichCube_cond}}
\end{figure}
+\begin{figure}[ht]
+\caption{3D Cube adaptiv anisotrop vollanalytisch $V\phi = 1$}
+\centering
+\label{fig:exmplAA_3DCube_A}
+\subfloat[Fehler]{\includegraphics[width=0.7\textwidth]{fig/1t05n05_3DCube_error}}\\
+\subfloat[Seitenverhältnis]{\includegraphics[width=0.5\textwidth]{fig/1t05n05_3DCube_hminmax}}
+\subfloat[Kondition]{\includegraphics[width=0.5\textwidth]{fig/1t05n05_3DCube_cond}}
+\end{figure}
+
\begin{figure}[ht]
\definecolor{fig_help}{rgb}{.9,.6,0}
\definecolor{fig_err}{rgb}{.9,0,0}
-\newcommand{\figLineA}[1][]{\textcolor{fig_line1}{dunkelgrün#1}}
-\newcommand{\figLineB}[1][]{\textcolor{fig_line2}{zyan#1}}
-\newcommand{\figLineC}[1][]{\textcolor{fig_line3}{magenta#1}}
-\newcommand{\figLineD}[1][]{\textcolor{fig_line4}{blau#1}}
-\newcommand{\figHelp}[1][]{\textcolor{fig_help}{orange#1}}
-\newcommand{\figErr}[1][]{\textcolor{fig_err}{rot#1}}
+\newcommand{\figLineA}[1][]{{\color{fig_line1}dunkelgrün#1}}
+\newcommand{\figLineB}[1][]{{\color{fig_line2}zyan#1}}
+\newcommand{\figLineC}[1][]{{\color{fig_line3}magenta#1}}
+\newcommand{\figLineD}[1][]{{\color{fig_line4}blau#1}}
+\newcommand{\figHelp}[1][]{{\color{fig_help}orange#1}}
+\newcommand{\figErr}[1][]{{\color{fig_err}rot#1}}
\usepackage{fancyhdr}
\newcommand{\abs}[1]{\lvert#1\rvert}
\newcommand{\Abs}[1]{ \left\lvert#1\right\rvert}
-\newcommand{\todo}[1]{\textcolor{dred}{#1}}
-\newcommand{\why}[1]{\textcolor{dblue}{#1}}
+\newcommand{\todo}[1]{{\color{dred}#1}}
+\newcommand{\why}[1]{{\color{dblue}#1}}
\newcommand{\Matlab}{{\sc Matlab}}
\newcommand{\Cpp}{{\sc C++}}
\label{exmpl1:f2s:part}
\end{figure}
+\subsection{Berechnung der $V$ Matrix}
\clearpage
% %\mu_{\ell}^2 &= \norm{\varrho_{\ell}^{1/2}(\phi_{\frac l 2}-\Pi_{\ell}\phi_{\frac l 2})}_{\L^2(\T)}^2 \\
% %&=\sum_{T\in \T_{\ell}}\mu_{\ell}(T)^2\\
% \mu_{\ell}(T)^2 &= \norm{\varrho_{\ell}^{1/2}(\phi_{\frac l 2}-\Pi_{\ell}\phi_{\frac l 2})}_{\L^2(\T)}^2 \\
-% &= h_{min}(T)\norm{\phi_{\frac l 2}-\Pi_{\ell}\phi_{\frac l 2}}_{\L^2(\T)}^2 \\
+% &= h_{\min}(T)\norm{\phi_{\frac l 2}-\Pi_{\ell}\phi_{\frac l 2}}_{\L^2(\T)}^2 \\
% && T_j \in \tau_{\ell}, t_j^{(1)},\dots,t_j^{(4)} \in \tau_{\frac l 2} \\
% \phi_{\frac l 2}|_{T_j} &=x_j^{(1)}\chi_{t_j^{(1)}}+\dots+x_j^{(4)}\chi_{t_j^{(4)}}\\
% \Pi_{\ell}\phi_{\frac l 2}|_{T_j}&=\frac 1 {\abs{T_j}}\int_{T_j}\phi_{\frac l 2}d\Gamma\\
% &=\sum_{k=1}^4 \int_{t_j^{(k)}}(x_j^{(k)}-m_j)^2d\Gamma\\
% &=\sum_{k=1}^4 \abs{t_j^{(k)}}(x_j^{(k)}-m_j)^2\\
% &=\frac {\abs{T_j}} 4\sum_{k=1}^4 (x_j^{(k)}-m_j)^2\\
-% \mu_{\ell}(T_j)^2 &= \frac{ h_{min}(T_j) \abs{T_j}}{4} \sum_{k=1}^4{(x_j^{(k)}-m_j)^2}
+% \mu_{\ell}(T_j)^2 &= \frac{ h_{\min}(T_j) \abs{T_j}}{4} \sum_{k=1}^4{(x_j^{(k)}-m_j)^2}
% \end{align*}
%
\begin{align*}
\{ (0,0,0), (1,0,0), (1,1,0), (0,1,0) \}.
\end{align*}
+\todo{Des Weiteren werden wir als exakte Lösung $\enorm{\phi}^2 = 4.609193$ annehmen.}
+\begin{figure}[ht]
+ \centering
+ \includegraphics[width=0.5\textwidth]{fig/exmpl_2DQuad_ref}
+ \caption{Quadrat in der $z=0$ Ebene}
+ \label{fig:mesh:2DQuad}
+\end{figure}
+\subsubsection{Vergleich verschiedener Verfeinerungsstrategien}
\noindent
Zunächst wollen wir drei Verfeinerungs-Strategien genauer untersuchen. Hierzu betrachten wir zum einen die Strategie "`uniform"' ($\theta=1,\nu=0$) bei der das verfeinerte Netz $\T_{\ell+1}$ durch isotrope Verfeinerung aller Elemente entsteht, also jedes Element wird in vier gleich Große Elemente geteilt. In der zweiten Strategie "`isotrop"' ($\theta=0.5,\nu=0$) werden wir zulassen, dass nicht alle Elemente verfeinert werden, also nur eine Teilmenge wird jeweils in vier gleich große Elemente geteilt. Und in der letzten Strategie "`anisotrop"' ($\theta=0.5,\nu=0.5$) werden wir außerdem anisotrope Teilungen zulassen, also ein Teil der Elemente wird geeignet in zwei oder vier gleich Große Elemente geteilt. Für alle drei Strategien werden wir den Algorithmus \ref{alg:adapt} mit entsprechenden Parametern $\theta,\nu$ verwenden.
\psfrag{fehler 1t1n0 A}{\tiny Fehler (uniform)}
\psfrag{Zeit 1t1n0 A}{\tiny Zeit (uniform)}
\psfrag{cond 1t1n0 A}{\tiny Kondition (uniform)}
-\psfrag{min hmin/max hmax 1t1n0 A}{\tiny $(\min h_{min})/(\max h_{max})$ (uniform)}
-\psfrag{min hmax/max hmax 1t1n0 A}{\tiny $(\min h_{max})/(\max h_{max})$ (uniform)}
-\psfrag{min hmin/hmax 1t1n0 A}{\tiny $(\min h_{min})/h_{max}$ (uniform)}
+\psfrag{min hmin/max hmax 1t1n0 A}{\tiny $\min (h_{\min})/\max ( h_{\max})$ (uniform)}
+\psfrag{min hmax/max hmax 1t1n0 A}{\tiny $\min ( h_{\max})/\max ( h_{\max})$ (uniform)}
+\psfrag{min hmin/hmax 1t1n0 A}{\tiny $\min (h_{\min}/h_{\max})$ (uniform)}
\psfrag{tmu 1t05n0 A}{\tiny $\tilde \mu$ (isotrop)}
\psfrag{eta 1t05n0 A}{\tiny $\eta$ (isotrop)}
\psfrag{fehler 1t05n0 A}{\tiny Fehler (isotrop)}
\psfrag{Zeit 1t05n0 A}{\tiny Zeit (isotrop)}
\psfrag{cond 1t05n0 A}{\tiny Kondition (isotrop)}
-\psfrag{min hmin/max hmax 1t05n0 A}{\tiny $(\min h_{min})/(\max h_{max})$ (isotrop)}
-\psfrag{min hmax/max hmax 1t05n0 A}{\tiny $(\min h_{max})/(\max h_{max})$ (isotrop)}
-\psfrag{min hmin/hmax 1t05n0 A}{\tiny $(\min h_{min})/h_{max}$ (isotrop)}
+\psfrag{min hmin/max hmax 1t05n0 A}{\tiny $\min (h_{\min})/\max ( h_{\max})$ (isotrop)}
+\psfrag{min hmax/max hmax 1t05n0 A}{\tiny $\min ( h_{\max})/\max ( h_{\max})$ (isotrop)}
+\psfrag{min hmin/hmax 1t05n0 A}{\tiny $\min (h_{\min}/h_{\max})$ (isotrop)}
\psfrag{tmu 1t05n05 A}{\tiny $\tilde \mu$ (anisotrop)}
\psfrag{eta 1t05n05 A}{\tiny $\eta$ (anisotrop)}
\psfrag{fehler 1t05n05 A}{\tiny Fehler (anisotrop)}
\psfrag{Zeit 1t05n05 A}{\tiny Zeit (anisotrop)}
\psfrag{cond 1t05n05 A}{\tiny Kondition (anisotrop)}
-\psfrag{min hmin/max hmax 1t05n05 A}{\tiny $(\min h_{min})/(\max h_{max})$ (anisotrop)}
-\psfrag{min hmax/max hmax 1t05n05 A}{\tiny $(\min h_{max})/(\max h_{max})$ (anisotrop)}
-\psfrag{min hmin/hmax 1t05n05 A}{\tiny $(\min h_{min})/h_{max}$ (anisotrop)}
+\psfrag{min hmin/max hmax 1t05n05 A}{\tiny $\min (h_{\min})/\max (h_{\max})$ (anisotrop)}
+\psfrag{min hmax/max hmax 1t05n05 A}{\tiny $\min (h_{\max})/\max (h_{\max})$ (anisotrop)}
+\psfrag{min hmin/hmax 1t05n05 A}{\tiny $\min (h_{\min}/h_{\max})$ (anisotrop)}
\centering
-\subfloat[Fehler \label{fig:2DQuad:verfeinern:err}]{\includegraphics[width=0.5\textwidth]{fig/1tn_2DQuad_error}}
-\subfloat[Seitenverhältnis]{\includegraphics[width=0.5\textwidth]{fig/1tn_2DQuad_hminmax}}\\
-\subfloat[Kondition]{\includegraphics[width=0.5\textwidth]{fig/1tn_2DQuad_cond}}
-\subfloat[Zeit]{\includegraphics[width=0.5\textwidth]{fig/1tn_2DQuad_time}}
+\subfloat[Fehler und Fehlerschätzer für das Quadrat \label{fig:2DQuad:verfeinern:err}]{\includegraphics[width=0.5\textwidth]{fig/1tn_2DQuad_error}}
+\subfloat[Seitenverhältnisse für das Quadrat \label{fig:2DQuad:verfeinern:hminmax}]{\includegraphics[width=0.5\textwidth]{fig/1tn_2DQuad_hminmax}}\\
+\subfloat[Kondition der $V_{\ell}$ Matrix für das Quadrat \label{fig:2DQuad:verfeinern:cond}]{\includegraphics[width=0.5\textwidth]{fig/1tn_2DQuad_cond}}
+\subfloat[Berechnungszeit für das Quadrat \label{fig:2DQuad:verfeinern:time}]{\includegraphics[width=0.5\textwidth]{fig/1tn_2DQuad_time}}
\caption{Vergleich der Verfeinerungsstrategien auf dem Quadrat}
\label{fig:2DQuad:verfeinern}
\end{figure}
\noindent
In Abbildung \ref{fig:2DQuad:verfeinern:err} betrachten wir für die jeweilige Strategie jeweils die Fehlerschätzer $\tilde \mu$ und $\eta$, sowie den Fehler gegenüber der tatsächlichen Lösung. Die Werte wurden jeweils über die Elementanzahl des $\T_{\ell}$ Netzes aufgetragen. Anhand der \figLineA[en] Linien erkennen wir, dass der Fehler bei der "`uniformen"' Strategie mit etwa $\O(N^{-1/4})$ gegen $0$ strebt. Gerechnet wurde hier bis zu einer Elementanzahl des $\T_{\ell}$ Netzes von etwa 3000, für das der Fehler der Energienorm im Bereich von 1 liegt.
-Anhand der Linien in \figLineB, beobachten wir eine schnellere Konvergenz der "`isotropen"' Strategie. Denn hier lässt sich eine Konvergenzrate von $\O(N^{-1/2})$ gegen 0 erkennen. Bei dieser Strategie erreichen wir für die gleiche Elementanzahl des $\T_{\ell}$ Gitters schon einen Fehler im Bereich von 0.1.
-Betrachten wir nun die Strategie "`anisotrop"' in \figLineC, so beobachten wir eine kurzzeitig sehr starke Konvergenz, welche dann von unten gegen eine sehr gute Konvergenzrate von $\O(N^{-3/4})$ strebt. Hierbei erkennen wir, dass der Fehler der Energienorm schon im Bereich von 0.01 für die gleiche Elementanzahl liegt. Jedoch sehen wir auch, dass der Fehlerschätzer $\tilde \mu$ ab dieser Elementanzahl seine Konvergenzrate verliert und damit unzuverlässig wird.
\noindent
-Weiterhin lässt sich für jede Strategie anhand der Parallelität der Fehlerschätzer zum tatsächlichen Fehler, die Effektivität und Zuverlässigkeit der Fehlerschätzer erkennen. Sowie auch die Äquivalents des $h-h/2$ Schätzers zum lokalen $\tilde \mu$ Schätzers aufgrund der Parallelität zu beobachten ist. Außerdem beschreiben die Fehlerschätzer auch in der Größenordnung den tatsächlichen Fehler sehr gut.
+Anhand der Linien in \figLineB[], beobachten wir eine schnellere Konvergenz der "`isotropen"' Strategie. Denn hier lässt sich eine Konvergenzrate von $\O(N^{-1/2})$ gegen 0 erkennen. Bei dieser Strategie erreichen wir für die gleiche Elementanzahl des $\T_{\ell}$ Gitters schon einen Fehler im Bereich von 0.1.
+
+\noindent
+Betrachten wir nun die Strategie "`anisotrop"' in \figLineC[], so beobachten wir eine kurzzeitig sehr starke Konvergenz, welche dann von unten gegen eine sehr gute Konvergenzrate von $\O(N^{-3/4})$ strebt. Hierbei erkennen wir, dass der Fehler der Energienorm schon im Bereich von 0.01 für die gleiche Elementanzahl liegt. Jedoch sehen wir auch, dass der Fehlerschätzer $\tilde \mu$ ab dieser Elementanzahl seine Konvergenzrate verliert und damit unzuverlässig wird.
+
+\noindent
+Weiterhin lässt sich für jede Strategie anhand der Parallelität der Fehlerschätzer zum tatsächlichen Fehler, die Effektivität und Zuverlässigkeit der Fehlerschätzer erkennen. Sowie auch die Äquivalents des $h-h/2$ Schätzers zum lokalen $\tilde \mu$ Schätzers aufgrund der Parallelität zu beobachten ist. Außerdem beschreiben die Fehlerschätzer den tatsächlichen Fehler auch in der Größenordnung sehr gut.
+
+\noindent
+In Abbildung \ref{fig:2DQuad:verfeinern:hminmax} betrachten wir bestimmte Eigenschaften zwischen den Seitenverhältnissen der Elemente aus dem $\T_{\ell}$ Netz für die jeweilige Strategie. $h_{\min}$ steht hierbei für die kürzere Seite eines Rechtecks $T \in \T_{\ell}$ und $h_{\max}$ für die längere der beiden Seiten. Wir werden nun das Verhältnis der kleinsten kurzen Seite gegenüber der größten langen Seite $\min(h_{\min}) / \max (h_{\max})$, das Verhältnis der kleinsten langen gegenüber der größten langen Seite $\min(h_{\max}) / \max (h_{\max})$, sowie das kleinste Verhältnis der kurzen gegenüber der langen Seiten $\min(h_{\min} /h_{\max})$ für die drei Strategien genauer betrachten.
+
+\noindent
+Bei der "`uniformen"' Strategie, dargestellt durch die \figLineA[e] Linien, sind wie erwartet alle Verhältnisse gleich 1 da alle Elemente deckungsgleich sind.
+
+\noindent
+Bei der "`isotropen"' Strategie in \figLineB[] ist am Verhältnis $\min(h_{\min} /h_{\max}) = 1$ gut zu erkennen, dass alle Elemente Quadrate sind. Die beiden anderen Verhältnisse zeigen, dass für zunehmende Elementanzahl die Differenz der Elementgrößen zunimmt.
+
+\noindent
+Anhand der \figLineC[] farbenen Linien, also der "`anisotropen"' Strategie beobachten wir, am kleiner werdenden Verhältnis $\min(h_{\min} /h_{\max})$, dass mit zunehmender Elementanzahl lange schmale Elemente entstehen. Am kleiner werden der anderen beiden Verhältnisse erkennen wir auch hier, dass die Differenz der Elementgrößen zunimmt.
+
+\noindent
+Um auch die Stabilität der drei Strategien untersuchen zu können, sehen wir in der Abbildung \ref{fig:2DQuad:verfeinern:cond} die Konditionszahlen der $V_{\ell}$ Matrix in Abhängigkeit der Elementanzahl.
+\subsubsection{Vergleich verschiedener Quadraturgrade}
+\subsubsection{Vergleich verschiedener Berechnungsarten}
% Zum Plotten (Abb.\ref{fig:exmplAA_2DQuad})werden noch folgende Schritte ausgeführt
% \begin{itemize}
\centering
\label{fig:objects}
\subfloat[2D L Shape\label{fig:mesh:2DLShape}]{\includegraphics[width=0.5\textwidth]{fig/exmpl_2DLShape_ref}}
-\subfloat[2D Quad\label{fig:mesh:2DQuad}]{\includegraphics[width=0.5\textwidth]{fig/exmpl_2DQuad_ref}}\\
+% \subfloat[2D Quad\label{fig:mesh:2DQuad}]{\includegraphics[width=0.5\textwidth]{fig/exmpl_2DQuad_ref}}\\
\subfloat[3D Cube\label{fig:mesh:3DCube}]{\includegraphics[width=0.5\textwidth]{fig/exmpl_3DCube_ref}}
\subfloat[3D FichCube\label{fig:mesh:3DFichCube}]{\includegraphics[width=0.5\textwidth]{fig/exmpl_3DFichCube_ref}}
\end{figure}
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624 3205 mt 624 3205 L
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+ 624 3205 mt 624 3205 L
+ 624 3205 mt 624 3205 L
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+ 624 3205 mt 624 3205 L
+ 624 3205 mt 624 3205 L
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+ 624 3205 mt 624 3205 L
+ 624 3205 mt 624 3205 L
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+ 624 3205 mt 624 3205 L
+ 624 3205 mt 624 3205 L
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+ 539 2450 mt
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+ 624 3205 mt 624 3205 L
+ 624 3205 mt 624 3205 L
+ 624 3205 mt 624 3205 L
+ 624 3205 mt 624 3205 L
+ 624 3205 mt 624 3205 L
+ 624 3205 mt 624 3205 L
+ 624 3205 mt 624 3205 L
+ 624 3205 mt 624 3205 L
+ 624 3205 mt 624 3205 L
+ 624 3205 mt 624 3205 L
+ 624 3205 mt 624 3205 L
+ 624 3205 mt 624 3205 L
+ 624 3205 mt 624 3205 L
+ 624 3205 mt 624 3205 L
+ 624 3205 mt 624 3205 L
+ 624 3205 mt 624 3205 L
+ 624 3205 mt 624 3205 L
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+ 624 3205 mt 624 3205 L
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+ 624 3205 mt 624 3205 L
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+ 624 3205 mt 624 3205 L
624 3205 mt 624 3205 L
624 3205 mt 624 3205 L
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+ 624 3205 mt 624 3205 L
+ 624 3205 mt 624 3205 L
+ 624 3205 mt 624 3205 L
+ 624 3205 mt 624 3205 L
+ 624 3205 mt 624 3205 L
+ 624 3205 mt 624 3205 L
+ 624 3205 mt 624 3205 L
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624 3205 mt 624 3205 L
624 3205 mt 624 3205 L
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gr
+c2
+DA
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SO
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gr
gr
c8
+0 sg
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+
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DP
DP
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DP
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+DP
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+DP
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+DP
gr
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3856 2314 mt 3822 2348 L
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+3970 2344 mt 3936 2378 L
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+4011 2348 mt 3977 2382 L
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+4115 2354 mt 4081 2388 L
gr
DD
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c9
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+147 58 141 56 190 74 254 101 396 156 1067 478 30 MP stroke
DO
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DA
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+4344 689 mt 4306 689 L
+%%IncludeResource: font Helvetica
+/Helvetica /ISOLatin1Encoding 83.3333 FMSR
+
+ 445 719 mt
+(10) s
+%%IncludeResource: font Helvetica
+/Helvetica /ISOLatin1Encoding 55.5556 FMSR
+
+ 537 668 mt
+(4) s
+ 623 563 mt 642 563 L
+4344 563 mt 4325 563 L
+ 623 489 mt 642 489 L
+4344 489 mt 4325 489 L
+ 623 436 mt 642 436 L
+4344 436 mt 4325 436 L
+ 623 396 mt 642 396 L
+4344 396 mt 4325 396 L
+ 623 363 mt 642 363 L
+4344 363 mt 4325 363 L
+ 623 334 mt 642 334 L
+4344 334 mt 4325 334 L
+ 623 310 mt 642 310 L
+4344 310 mt 4325 310 L
+ 623 289 mt 642 289 L
+4344 289 mt 4325 289 L
+ 623 270 mt 642 270 L
4344 270 mt 4325 270 L
- 624 270 mt 661 270 L
+ 623 270 mt 661 270 L
4344 270 mt 4306 270 L
%%IncludeResource: font Helvetica
/Helvetica /ISOLatin1Encoding 83.3333 FMSR
/Helvetica /ISOLatin1Encoding 55.5556 FMSR
537 249 mt
-(4) s
- 624 3205 mt 4344 3205 L
- 624 270 mt 4344 270 L
- 624 3205 mt 624 270 L
+(5) s
+ 623 3205 mt 4344 3205 L
+ 623 270 mt 4344 270 L
+ 623 3205 mt 623 270 L
4344 3205 mt 4344 270 L
-gs 624 270 3721 2936 MR c np
+gs 624 269 3721 2937 MR c np
/c8 { 0.000000 0.300000 0.300000 sr} bdef
c8
-100 -155 91 -144 92 -143 84 -124 80 -127 70 -114 73 -140 76 -134
-71 -141 74 -120 65 -46 67 -73 66 -68 77 -102 62 -31 74 -84
-95 -123 95 -70 99 -11 133 -134 147 -177 141 369 190 -593 254 18
-396 456 1067 2653 26 MP stroke
-gs 1016 591 2875 2588 MR c np
- 25 25 1067 2653 FO
- 25 25 1463 3109 FO
- 25 25 1717 3127 FO
- 25 25 1907 2534 FO
- 25 25 2048 2903 FO
- 25 25 2195 2726 FO
- 25 25 2328 2592 FO
- 25 25 2427 2581 FO
- 25 25 2522 2511 FO
- 25 25 2617 2388 FO
- 25 25 2691 2304 FO
- 25 25 2753 2273 FO
- 25 25 2830 2171 FO
- 25 25 2896 2103 FO
- 25 25 2963 2030 FO
- 25 25 3028 1984 FO
- 25 25 3102 1864 FO
- 25 25 3173 1723 FO
- 25 25 3249 1589 FO
- 25 25 3322 1449 FO
- 25 25 3392 1335 FO
- 25 25 3472 1208 FO
- 25 25 3556 1084 FO
- 25 25 3648 941 FO
- 25 25 3739 797 FO
- 25 25 3839 642 FO
+104 -144 41 -67 38 -40 76 -106 100 -133 91 -123 92 -123 84 -106
+80 -109 70 -98 73 -120 76 -115 71 -121 74 -102 65 -39 67 -63
+66 -59 77 -87 62 -27 74 -71 95 -106 95 -60 99 -9 133 -116
+147 -151 141 316 190 -508 254 15 396 392 1067 2731 30 MP stroke
+gs 1016 600 3134 2590 MR c np
+ 25 25 1067 2731 FO
+ 25 25 1463 3123 FO
+ 25 25 1717 3138 FO
+ 25 25 1907 2630 FO
+ 25 25 2048 2946 FO
+ 25 25 2195 2795 FO
+ 25 25 2328 2679 FO
+ 25 25 2427 2670 FO
+ 25 25 2522 2610 FO
+ 25 25 2617 2504 FO
+ 25 25 2691 2433 FO
+ 25 25 2753 2406 FO
+ 25 25 2830 2319 FO
+ 25 25 2896 2260 FO
+ 25 25 2963 2197 FO
+ 25 25 3028 2158 FO
+ 25 25 3102 2056 FO
+ 25 25 3173 1935 FO
+ 25 25 3249 1820 FO
+ 25 25 3322 1700 FO
+ 25 25 3392 1602 FO
+ 25 25 3472 1493 FO
+ 25 25 3556 1387 FO
+ 25 25 3648 1264 FO
+ 25 25 3739 1141 FO
+ 25 25 3839 1008 FO
+ 25 25 3915 902 FO
+ 25 25 3953 862 FO
+ 25 25 3994 795 FO
+ 25 25 4098 651 FO
gr
gr
90 rotate
612 3236 mt
( ) s
-4333 300 mt
+4333 299 mt
( ) s
1 sg
-0 130 894 0 0 -130 665 442 4 MP
+0 130 894 0 0 -130 665 441 4 MP
PP
--894 0 0 130 894 0 0 -130 665 442 5 MP stroke
+-894 0 0 130 894 0 0 -130 665 441 5 MP stroke
2.77778 w
DO
SO
4.16667 w
0 sg
- 665 442 mt 1559 442 L
- 665 442 mt 665 312 L
- 980 408 mt
+ 665 441 mt 1559 441 L
+ 665 441 mt 665 311 L
+ 980 407 mt
(Zeit 1t05n05 A) s
-gs 665 312 895 131 MR c np
+gs 665 311 895 131 MR c np
c8
-242 0 713 377 2 MP stroke
-gs 783 326 103 103 MR c np
- 25 25 834 377 FO
+242 0 713 376 2 MP stroke
+gs 783 325 103 103 MR c np
+ 25 25 834 376 FO
gr
gr
% sol = interp1(1./X((round(1)):(end),1)',G_D((round(1)):(end),4)',0,'spline')
% G_D(end,4)
-
+
+
if(strcmp(t0, '(3DFichCube)') || strcmp(t0, '(3DFichCube2)'))
sol = 16.2265; % Ferraz-Leite Paper
% sol = 50;
% sol = 8.28457; % Ferraz-Leite Dipl.
sol = 8.28466; % Ferraz-Leite Paper
elseif(strcmp(t0, '(3DCube)') || strcmp(t0, '(3DCube2)'))
- sol = 8.303;
+ sol = 8.30235;
elseif(strcmp(t0, '(3DCube3)'))
% sol = 1.0379;
sol = 16.604703 % Ferraz-Leite Dipl.
end
-
+% G_D(:,2+2)
+%
+% abs(log10((sqrt(sol-G_D(:,2+2))-G_D(:,2+1))))
% G_D
%% voll Analytisch
A_plots({'meshSave/1t05n05_3DFichCube_23'},'../doc/fig/1t05n05_3DFichCube')
+A_plots({'meshSave/1t05n05_3DCube_25'},'../doc/fig/1t05n05_3DCube')
A_plots({'meshSave/1t05n05_2DQuad_32'},'../doc/fig/1t05n05_2DQuad')
-A_plots({'meshSave/1t05n05_2DLShape_26'},'../doc/fig/1t05n05_2DLShape')
+A_plots({'meshSave/1t05n05_2DLShape_30'},'../doc/fig/1t05n05_2DLShape')
%% Isotrop Uniform
A_plots({'meshSave/1t1n0_2DQuad_6'},'../doc/fig/1t1n0_2DQuad')
projects / bacc.git / commitdiff