The solution to the Poisson equation arising from the spectral element discretization of the incompressible Navier-Stokes equation requires robust preconditioning strategies. One such strategy is multigrid. To realize the potential of multigrid methods, effective smoothing strategies are needed. Chebyshev polynomial smoothing proves to be an effective smoother. However, there are several improvements to be made, especially at the cost of symmetry. For the same cost per iteration, a full V-cycle with $k$ order Chebyshev polynomial smoothing may be substituted with a half V-cycle with order $2k$ Chebyshev polynomial smoothing, wherein the smoother is omitted on the up-leg of the V-cycle. The choice of omitting the post-smoother in favor of higher order Chebyshev pre-smoothing is shown to be advantageous in cases where the multigrid approximation property constant, $C$, is large. Results utilizing Lottes's fourth-kind Chebyshev polynomial smoother are shown. These methods demonstrate substantial improvement over the standard Chebyshev polynomial smoother. The authors demonstrate the effectiveness of this scheme in $p$-geometric multigrid, as well as a 2D model problem with finite differences.


翻译:由不可压缩Navier-Stokes方程的谱元离散产生的泊松方程的求解需要稳健的预处理策略,多重网格便是其中一种策略。为充分发挥多重网格方法的潜力,需要有效的平滑策略。切比雪夫多项式平滑被证明是一种有效的平滑器。然而,在对称性方面仍有改进空间,尤其体现在计算成本上。在每次迭代成本相同的情况下,采用k阶切比雪夫多项式平滑的完整V循环可被替换为采用2k阶切比雪夫多项式平滑的半V循环,其中在V循环的上升支中省略平滑操作。当多重网格近似性常数C较大时,选择省略后平滑器而采用更高阶切比雪夫预平滑器被证明更为有利。本文展示了利用Lottes第四类切比雪夫多项式平滑器的结果,这些方法相较于标准切比雪夫多项式平滑器有显著改进。作者在p型几何多重网格以及二维有限差分数值案例中验证了该方案的有效性。

0
下载
关闭预览

相关内容

切比雪夫多项式是以俄国著名数学家切比雪夫(Tschebyscheff,又译契贝雪夫等,1821一1894)的名字命名的重要的特殊函数,第一类切比雪夫多项式Tn和第二类切比雪夫多项式Un(简称切比雪夫多项式)。源起于多倍角的余弦函数和正弦函数的展开式,是与棣美弗定理有关、以递归方式定义的多项式序列,是计算数学中的一类特殊函数,对于注入连续函数逼近问题,阻抗变换问题等等的数学、物理学、技术科学中的近似计算有着非常重要的作用。
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10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
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
已删除
将门创投
11+阅读 · 2019年8月13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
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
3+阅读 · 2015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
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
11+阅读 · 2022年9月1日
Arxiv
10+阅读 · 2021年11月3日
Reasoning on Knowledge Graphs with Debate Dynamics
Arxiv
14+阅读 · 2020年1月2日
VIP会员
最新内容
《通过小型无人机系统将情报能力“作战化”》
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:28
消耗优势:美军的“精确规模化”概念
专知会员服务
7+阅读 · 6月15日
《离线语言支持系统:面向空战战术决策》
专知会员服务
8+阅读 · 6月15日
俄乌战场地面机器人如何改写战争规则
专知会员服务
9+阅读 · 6月14日
相关资讯
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
已删除
将门创投
11+阅读 · 2019年8月13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
相关基金
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
3+阅读 · 2015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
1+阅读 · 2011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