In this paper, we study a $\tau$-matrix approximation based preconditioner for the linear systems arising from discretization of unsteady state Riesz space fractional diffusion equation with non-separable variable coefficients. The structure of coefficient matrices of the linear systems is identity plus summation of diagonal-times-multilevel-Toeplitz matrices. In our preconditioning technique, the diagonal matrices are approximated by scalar identity matrices and the Toeplitz matrices are approximated by {\tau}-matrices (a type of matrices diagonalizable by discrete sine transforms). The proposed preconditioner is fast invertible through the fast sine transform (FST) algorithm. Theoretically, we show that the GMRES solver for the preconditioned systems has an optimal convergence rate (a convergence rate independent of discretization stepsizes). To the best of our knowledge, this is the first preconditioning method with the optimal convergence rate for the variable-coefficients space fractional diffusion equation. Numerical results are reported to demonstrate the efficiency of the proposed method.


翻译:本文研究了一类由非稳态Riesz空间分数阶扩散方程(具有不可分离变系数)离散化所得线性系统的基于$\tau$-矩阵近似的预条件子。该线性系统的系数矩阵结构为单位矩阵加上对角矩阵乘多层Toeplitz矩阵之和。在我们的预条件技术中,对角矩阵被近似为标量单位矩阵,Toeplitz矩阵被近似为$\tau$-矩阵(一类可通过离散正弦变换对角化的矩阵)。所提出的预条件子可通过快速正弦变换算法实现快速求逆。理论上,我们证明了预处理系统的GMRES求解器具有最优收敛速度(即收敛速度与离散步长无关)。据我们所知,这是首个针对变系数空间分数阶扩散方程具有最优收敛速度的预条件方法。数值结果验证了所提方法的有效性。

0
下载
关闭预览

相关内容

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
学习自然语言处理路线图
专知会员服务
140+阅读 · 2019年9月24日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30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
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5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 · 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
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
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
3+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年5月23日
VIP会员
最新内容
2026“人工智能+”行业发展蓝皮书(附下载)
专知会员服务
7+阅读 · 今天12:11
《强化学习数学基础》
专知会员服务
4+阅读 · 今天12:07
“Maven计划”的发展演变之“Maven智能系统”应用
《无人机革命:来自俄乌战场的启示》(报告)
专知会员服务
9+阅读 · 今天6:48
《实现联合作战能力所需的技术》58页报告
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:30
以色列运用人工智能优化空袭警报系统
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:20
以色列在多条战线部署AI智能体
专知会员服务
7+阅读 · 今天6:12
相关VIP内容
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
学习自然语言处理路线图
专知会员服务
140+阅读 · 2019年9月24日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30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
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5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
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
1+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
3+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员