A novel fourth-order finite difference formula coupling the Crank-Nicolson explicit linearized method is proposed to solve Riesz space fractional nonlinear reaction-diffusion equations in two dimensions. Theoretically, under the Lipschitz assumption on the nonlinear term, the proposed high-order scheme is proved to be unconditionally stable and convergent in the discrete $L_2$-norm. Moreover, a $\tau$-matrix based preconditioner is developed to speed up the convergence of the conjugate gradient method with an optimal convergence rate (a convergence rate independent of mesh sizes) for solving the symmetric discrete linear system. Theoretical analysis shows that the spectra of the preconditioned matrices are uniformly bounded in the open interval $(3/8,2)$. To the best of our knowledge, this is the first attempt to develop a preconditioned iterative solver with a mesh-independent convergence rate for the linearized high-order scheme. Numerical examples are given to validate the accuracy of the scheme and the effectiveness of the proposed preconditioned solver.


翻译:本文提出了一种耦合Crank-Nicolson显式线性化方法的新型四阶有限差分格式,用于求解二维Riesz空间分数阶非线性反应-扩散方程。理论上,在非线性项满足Lipschitz假设条件下,证明了该高阶格式在离散$L_2$范数下是无条件稳定且收敛的。此外,发展了一种基于$\tau$矩阵的预处理子,用于加速求解对称离散线性系统的共轭梯度法,并实现了最优收敛率(与网格尺寸无关的收敛率)。理论分析表明,预处理矩阵的谱一致地包含在开区间$(3/8,2)$内。据我们所知,这是首次针对线性化高阶格式发展具有网格无关收敛率的预处理迭代求解器。数值算例验证了该格式的精度以及所提预处理求解器的有效性。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
33+阅读 · 2021年3月7日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Arxiv
57+阅读 · 2022年1月5日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
52+阅读 · 2020年12月20日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
106+阅读 · 2019年12月19日
Augmentation for small object detection
Arxiv
13+阅读 · 2019年2月19日
VIP会员
最新内容
2026“人工智能+”行业发展蓝皮书(附下载)
专知会员服务
2+阅读 · 56分钟前
《强化学习数学基础》
专知会员服务
1+阅读 · 刚刚
“Maven计划”的发展演变之“Maven智能系统”应用
《无人机革命:来自俄乌战场的启示》(报告)
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:48
《实现联合作战能力所需的技术》58页报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:30
以色列运用人工智能优化空袭警报系统
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:20
以色列在多条战线部署AI智能体
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:12
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关论文
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Arxiv
57+阅读 · 2022年1月5日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
52+阅读 · 2020年12月20日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
106+阅读 · 2019年12月19日
Augmentation for small object detection
Arxiv
13+阅读 · 2019年2月19日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员