In this paper, we prove uniform error bounds for proper orthogonal decomposition (POD) reduced order modeling (ROM) of Burgers equation, considering difference quotients (DQs), introduced in [26]. In particular, we study the behavior of the DQ ROM error bounds by considering $L^2(\Omega)$ and $H^1_0(\Omega)$ POD spaces and $l^{\infty}(L^2)$ and natural-norm errors. We present some meaningful numerical tests checking the behavior of error bounds. Based on our numerical results, DQ ROM errors are several orders of magnitude smaller than noDQ ones (in which the POD is constructed in a standard way, i.e., without the DQ approach) in terms of the energy kept by the ROM basis. Further, noDQ ROM errors have an optimal behavior, while DQ ROM errors, where the DQ is added to the POD process, demonstrate an optimality/super-optimality behavior. It is conjectured that this possibly occurs because the DQ inner products allow the time dependency in the ROM spaces to make an impact.


翻译:本文证明考虑差商(引入自文献[26])的Burgers方程本征正交分解(POD)降阶建模(ROM)的一致误差界。具体而言,我们通过考虑$L^2(\Omega)$和$H^1_0(\Omega)$的POD空间以及$l^{\infty}(L^2)$和自然范数误差,研究DQ ROM误差界的行为。我们给出若干有意义的数值测试以检验误差界的行为。基于数值结果,在ROM基保持的能量方面,DQ ROM误差比无DQ ROM误差(即采用标准方式构造POD而不使用差商方法)低数个数量级。此外,无DQ ROM误差呈现最优行为,而DQ ROM误差(在POD过程中加入差商)则表现出最优/超最优行为。推测该现象可能源于差商内积使时间依赖性在ROM空间中产生影响。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!700+ppt《因果推理》课程!杜克大学Fan Li教程
专知会员服务
73+阅读 · 2022年7月11日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14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
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
108+阅读 · 2020年5月3日
专知会员服务
162+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
花好月圆人长久 不知“Offer”落谁手
微软招聘
0+阅读 · 2022年9月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016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
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月6日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月5日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月3日
VIP会员
最新内容
深入Project Maven:为何人工智能在战场上依然失灵
锻造未来士兵:外骨骼、基因工程与赛博格
专知会员服务
7+阅读 · 7月19日
《无人机蜂群通信技术研究》50页
专知会员服务
7+阅读 · 7月19日
战力倍增器:自主武器系统与乌克兰及加沙冲突
人工智能赋能战场情报:提速决策进程
专知会员服务
6+阅读 · 7月17日
《拥抱新兴技术:面向未来军官的教育革新》
专知会员服务
8+阅读 · 7月17日
相关VIP内容
不可错过!700+ppt《因果推理》课程!杜克大学Fan Li教程
专知会员服务
73+阅读 · 2022年7月11日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14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
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
108+阅读 · 2020年5月3日
专知会员服务
162+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
花好月圆人长久 不知“Offer”落谁手
微软招聘
0+阅读 · 2022年9月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016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
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员