Many physical problems involving heterogeneous spatial scales, such as the flow through fractured porous media, the study of fiber-reinforced materials, or the modeling of the small circulation in living tissues -- just to mention a few examples -- can be described as coupled partial differential equations defined in domains of heterogeneous dimensions that are embedded into each other. This formulation is a consequence of geometric model reduction techniques that transform the original problems defined in complex three-dimensional domains into more tractable ones. The definition and the approximation of coupling operators suitable for this class of problems is still a challenge. We develop a general mathematical framework for the analysis and the approximation of partial differential equations coupled by non-matching constraints across different dimensions, focusing on their enforcement using Lagrange multipliers. In this context, we address in abstract and general terms the well-posedness, stability, and robustness of the problem with respect to the smallest characteristic length of the embedded domain. We also address the numerical approximation of the problem and we discuss the inf-sup stability of the proposed numerical scheme for some representative configuration of the embedded domain. The main message of this work is twofold: from the standpoint of the theory of mixed-dimensional problems, we provide general and abstract mathematical tools to formulate coupled problems across dimensions. From the practical standpoint of the numerical approximation, we show the interplay between the mesh characteristic size, the dimension of the Lagrange multiplier space, and the size of the inclusion in representative configurations interesting for applications. The latter analysis is complemented with illustrative numerical examples.


翻译:许多涉及异质空间尺度的物理问题——例如裂缝多孔介质中的流动、纤维增强材料的研究、或活体组织微循环的模拟(仅举几例)——可描述为定义在相互嵌入的异质维度域上的耦合偏微分方程。这种表述源于几何模型约化技术,该技术将原定义于复杂三维空间的问题转化为更易处理的形式。针对该类问题定义并近似合适的耦合算子仍是挑战。我们建立了一个通用数学框架,用于分析和近似受非匹配约束跨维度耦合的偏微分方程,重点关注其基于拉格朗日乘子的强制实现。在此背景下,我们以抽象且通用的方式讨论了问题关于嵌入域最小特征长度的适定性、稳定性与鲁棒性。还讨论了该问题的数值近似方法,并针对嵌入域的若干代表性构型,论证了所提数值格式的inf-sup稳定性。本研究主要传递双重信息:从混合维度问题理论角度,我们提供了跨维度耦合问题公式化的通用抽象数学工具;从数值近似的实践角度,我们揭示了在若干具应用代表性的构型中,网格特征尺寸、拉格朗日乘子空间维度与包含体尺寸之间的相互作用。后者辅以说明性数值算例加以验证。

0
下载
关闭预览

相关内容

在数学优化中,拉格朗日乘数法是一种用于寻找受等式约束的函数的局部最大值和最小值的策略(即,必须满足所选变量值必须完全满足一个或多个方程式的条件)。它以数学家约瑟夫·路易斯·拉格朗日命名。基本思想是将受约束的问题转换为某种形式,以便仍可以应用无约束问题的派生检验。函数的梯度与约束的梯度之间的关系很自然地导致了原始问题的重构,即拉格朗日函数。
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
专知会员服务
87+阅读 · 2020年12月5日
专知会员服务
41+阅读 · 2020年10月13日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Java8 Lambda实现源码解析
阿里技术
2+阅读 · 2022年11月22日
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年9月24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
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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+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 · 2011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9日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月6日
Arxiv
12+阅读 · 2021年8月19日
VIP会员
最新内容
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:18
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
3+阅读 · 今天5:54
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
3+阅读 · 今天3:42
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
3+阅读 · 6月24日
重新思考无人机时代的生存能力
专知会员服务
7+阅读 · 6月24日
装甲突击旅:现代战争思考、战斗与组织
专知会员服务
5+阅读 · 6月24日
在人工智能加速决策环境中拓展OODA循环
专知会员服务
7+阅读 · 6月24日
军事欺骗:供作战战术指挥官使用的工具
专知会员服务
6+阅读 · 6月24日
相关资讯
相关基金
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
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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+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 · 2011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