A coupled hybridizable discontinuous Galerkin (HDG) and boundary integral (BI) method is proposed to efficiently analyze electromagnetic scattering from inhomogeneous/composite objects. The coupling between the HDG and the BI equations is realized using the numerical flux operating on the equivalent current and the global unknown of the HDG. This approach yields sparse coupling matrices upon discretization. Inclusion of the BI equation ensures that the only error in enforcing the radiation conditions is the discretization. However, the discretization of this equation yields a dense matrix, which prohibits the use of a direct matrix solver on the overall coupled system as often done with traditional HDG schemes. To overcome this bottleneck, a "hybrid" method is developed. This method uses an iterative scheme to solve the overall coupled system but within the matrix-vector multiplication subroutine of the iterations, the inverse of the HDG matrix is efficiently accounted for using a sparse direct matrix solver. The same subroutine also uses the multilevel fast multipole algorithm to accelerate the multiplication of the guess vector with the dense BI matrix. The numerical results demonstrate the accuracy, the efficiency, and the applicability of the proposed HDG-BI solver.


翻译:提出了一种耦合混合化不连续伽辽金(HDG)与边界积分(BI)方法,以高效分析非均匀/复合目标的电磁散射问题。HDG与BI方程之间的耦合通过作用于等效电流和HDG全局未知量的数值通量实现,这使得离散化后的耦合矩阵具有稀疏性。引入BI方程可确保辐射条件误差仅源于离散化过程。然而,该方程离散化后生成的稠密矩阵阻碍了传统HDG方案中常采用的全局直接求解器。为突破这一瓶颈,本文发展了一种“混合”方法:采用迭代格式求解全局耦合系统,但在迭代的矩阵-向量乘法子程序中,利用稀疏直接求解器高效处理HDG矩阵的逆运算;同时,该子程序采用多层快速多极子算法加速猜测向量与稠密BI矩阵的乘法运算。数值结果验证了所提HDG-BI求解器的准确性、高效性与适用性。

0
下载
关闭预览

相关内容

Integration:Integration, the VLSI Journal。 Explanation:集成,VLSI杂志。 Publisher:Elsevier。 SIT:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/integration/
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17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
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
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
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
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9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
13+阅读 · 2017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
3+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
2+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
A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition
Arxiv
73+阅读 · 2018年12月22日
VIP会员
最新内容
《多域战场上反制小型无人机系统》150页
专知会员服务
6+阅读 · 今天7:47
战场人工智能:增强陆地作战能力的发现与要求
专知会员服务
0+阅读 · 今天7:37
以人工智能为中心的指挥控制
专知会员服务
0+阅读 · 今天7:14
《基于深度强化学习的反无人机技术研究》178页
专知会员服务
10+阅读 · 6月10日
“史诗怒火”行动与“AI中心战”模式的浮现
专知会员服务
9+阅读 · 6月10日
【CVPR2026教程】扩散模型的解析理解
专知会员服务
3+阅读 · 6月10日
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
16+阅读 · 6月10日
相关资讯
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
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
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
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9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
13+阅读 · 2017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
3+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
2+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