We introduce two new lowest order methods, a mixed method, and a hybrid Discontinuous Galerkin (HDG) method, for the approximation of incompressible flows. Both methods use divergence-conforming linear Brezzi-Douglas-Marini space for approximating the velocity and the lowest order Raviart-Thomas space for approximating the vorticity. Our methods are based on the physically correct viscous stress tensor of the fluid, involving the symmetric gradient of velocity (rather than the gradient), provide exactly divergence-free discrete velocity solutions, and optimal error estimates that are also pressure robust. We explain how the methods are constructed using the minimal number of coupling degrees of freedom per facet. The stability analysis of both methods are based on a Korn-like inequality for vector finite elements with continuous normal component. Numerical examples illustrate the theoretical findings and offer comparisons of condition numbers between the two new methods.


翻译:我们提出了两种新的最低阶方法——混合方法与混合间断伽辽金法——用于不可压缩流动的逼近。两种方法均采用散度一致的低阶Brezzi-Douglas-Marini空间逼近速度,并采用最低阶Raviart-Thomas空间逼近涡量。我们的方法基于流体物理正确的粘性应力张量(涉及速度的对称梯度而非梯度),能够提供精确无散度的离散速度解,以及具有压力鲁棒性的最优误差估计。我们阐释了如何通过每个面最少的耦合自由度构建这些方法。两种方法的稳定性分析均基于具有连续法向分量的向量有限元的类Korn不等式。数值算例验证了理论结果,并对比了两种新方法的条件数。

0
下载
关闭预览

相关内容

干货书!基于单调算子的大规模凸优化,348页pdf
专知会员服务
50+阅读 · 2022年7月24日
南大《优化方法 (Optimization Methods》课程,推荐!
专知会员服务
80+阅读 · 2022年4月3日
【硬核书】矩阵代数基础,248页pdf
专知会员服务
88+阅读 · 2021年12月9日
专知会员服务
45+阅读 · 2020年12月18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
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
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24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 · 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 · 2012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 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月22日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
4+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
3+阅读 · 6月17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
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24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 · 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 · 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 · 2012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 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员