We are interested in numerical algorithms for computing the electrical field generated by a charge distribution localized on scale $\ell$ in an infinite heterogeneous medium, in a situation where the medium is only known in a box of diameter $L\gg\ell$ around the support of the charge. We propose a boundary condition that with overwhelming probability is (near) optimal with respect to scaling in terms of $\ell$ and $L$, in the setting where the medium is a sample from a stationary ensemble with a finite range of dependence (set to be unity and with the assumption that $\ell \gg 1$). The boundary condition is motivated by quantitative stochastic homogenization that allows for a multipole expansion [BGO20]. This work extends [LO21], the algorithm in which is optimal in two dimension, and thus we need to take quadrupoles, next to dipoles, into account. This in turn relies on stochastic estimates of second-order, next to first-order, correctors. These estimates are provided for finite range ensembles under consideration, based on an extension of the semi-group approach of [GO15].


翻译:我们关注于计算由尺度为$\ell$的局域电荷分布在无限非均匀介质中产生的电场的数值算法,其中介质仅在围绕电荷支撑的直径为$L\gg\ell$的盒子内已知。我们提出了一种边界条件,在介质为具有有限依赖范围(设定为1且假设$\ell \gg 1$)的平稳系综样本的情境下,该条件以压倒性概率在$\ell$和$L$的标度方面(接近)最优。该边界条件源于允许多极展开的定量随机均匀化理论[BGO20]。本文推广了[LO21]的工作,后者中的算法在二维情形下最优,因此我们除了偶极子外还需考虑四极子。这依次依赖于对一阶校正子之后的二阶校正子的随机估计。基于[GO15]半群方法的推广,我们为所考虑的有限范围系综提供了这些估计。

0
下载
关闭预览

相关内容

【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
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+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
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
【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
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
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
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
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016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 · 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
1+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
0+阅读 · 2024年2月26日
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月24日
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月22日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
15+阅读 · 2020年6月10日
VIP会员
最新内容
《无人机对海面作战影响评估》
专知会员服务
11+阅读 · 7月21日
印度精确打击与指挥架构的断层
专知会员服务
6+阅读 · 7月20日
美空军AI完成F-16战斗机自主空战历史性试飞
专知会员服务
6+阅读 · 7月20日
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
8+阅读 · 7月19日
相关资讯
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
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
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
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016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 · 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
1+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