We present an isogeometric mortar method for the discretization of the biharmonic equation posed on multi-patch domains. We assume only $C^0$-conformity at interfaces and employs a mortar approach to weakly enforce $C^1$-continuity across patch interfaces. Discrete inf-sup stability is ensured by selecting a Lagrange multiplier space consisting of splines of degree reduced by two compared to the primal space, with increased smoothness or merged elements near vertices. We prove optimal a priori error estimates and confirm the theoretical findings with a series of numerical experiments.


翻译:本文提出了一种用于离散化定义在多片区域上的双调和方程的等几何mortar方法。我们仅假设交界面处满足$C^0$-连续性,并采用mortar方法在片间弱强制实施$C^1$-连续性。通过选择拉格朗日乘子空间——该空间由比主空间低两次、且在顶点附近具有更高光滑性或合并单元的样条构成——保证了离散的inf-sup稳定性。我们证明了最优先验误差估计,并通过一系列数值实验验证了理论结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

WWW 2024 | GraphTranslator: 将图模型对齐大语言模型
专知会员服务
27+阅读 · 2024年3月25日
牛津大学最新《计算代数拓扑》笔记书,107页pdf
专知会员服务
44+阅读 · 2022年2月17日
专知会员服务
33+阅读 · 2021年3月7日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
ExBert — 可视化分析Transformer学到的表示
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月16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
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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5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
基于LDA的主题模型实践(三)
机器学习深度学习实战原创交流
23+阅读 · 2015年10月12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
1+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 · 2014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
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
69+阅读 · 2022年9月7日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17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
dynnode2vec: Scalable Dynamic Network Embedding
Arxiv
15+阅读 · 2018年12月6日
VIP会员
最新内容
乌克兰前线的五项创新
专知会员服务
1+阅读 · 今天6:14
 军事通信系统与设备的技术演进综述
专知会员服务
1+阅读 · 今天5:59
《北约标准:医疗评估手册》174页
专知会员服务
2+阅读 · 今天5:51
《提升生成模型的安全性与保障》博士论文
专知会员服务
1+阅读 · 今天5:47
美国当前高超音速导弹发展概述
专知会员服务
4+阅读 · 4月19日
无人机蜂群建模与仿真方法
专知会员服务
10+阅读 · 4月19日
澳大利亚发布《国防战略(2026年)》
专知会员服务
5+阅读 · 4月19日
全球高超音速武器最新发展趋势
专知会员服务
4+阅读 · 4月19日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5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
基于LDA的主题模型实践(三)
机器学习深度学习实战原创交流
23+阅读 · 2015年10月12日
相关论文
Arxiv
69+阅读 · 2022年9月7日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17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
dynnode2vec: Scalable Dynamic Network Embedding
Arxiv
15+阅读 · 2018年12月6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
1+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 · 2014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
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员