A discrete analysis of the phase and dissipation errors of an explicit, semi-Lagrangian spectral element method is performed. The semi-Lagrangian method advects the Lagrange interpolant according the Lagrangian form of the transport equations and uses a least-square fit to correct the update for interface constraints of neighbouring elements. By assuming a monomial representation instead of the Lagrange form, a discrete version of the algorithm on a single element is derived. The resulting algebraic system lends itself to both a Modified Equation analysis and an eigenvalue analysis. The Modified Equation analysis, which Taylor expands the stencil at a single space location and time instance, shows that the semi-Lagrangian method is consistent with the PDE form of the transport equation in the limit that the element size goes to zero. The leading order truncation term of the Modified Equation is of the order of the degree of the interpolant which is consistent with numerical tests reported in the literature. The dispersion relations show that the method is negligibly dispersive, as is common for semi-Lagrangian methods. An eigenvalue analysis shows that the semi-Lagrangian method with a nodal Chebyshev interpolant is stable for a Courant-Friedrichs-Lewy condition based on the minimum collocation node spacing within an element that is greater than unity.


翻译:对一种显式半拉格朗日谱元方法的相位误差和耗散误差进行了离散分析。该半拉格朗日方法根据输运方程的拉格朗日形式平流拉格朗日插值,并采用最小二乘拟合来修正相邻单元界面约束的更新。通过假设采用单项式表示而非拉格朗日形式,推导了单个单元上算法的离散版本。由此产生的代数系统适用于修正方程分析和特征值分析。修正方程分析在单一空间位置和时间实例上对模板进行泰勒展开,表明在单元尺寸趋近于零的极限下,半拉格朗日方法与输运方程的偏微分方程形式一致。修正方程的首阶截断项与插值多项式的阶数同阶,这与文献中报告的数值测试结果一致。色散关系表明,该方法色散可忽略不计,这是半拉格朗日方法的常见特征。特征值分析表明,采用节点切比雪夫插值的半拉格朗日方法在基于单元内最小配置节点间距的Courant-Friedrichs-Lewy条件大于1时是稳定的。

0
下载
关闭预览

相关内容

神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
74+阅读 · 2020年8月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
254+阅读 · 2020年4月19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
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9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
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4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
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
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8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
0+阅读 · 2014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 · 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 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31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”》
消耗优势:美军的“精确规模化”概念
专知会员服务
8+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
10+阅读 · 6月15日
相关VIP内容
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
74+阅读 · 2020年8月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
254+阅读 · 2020年4月19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
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9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
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
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4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
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
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8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
0+阅读 · 2014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 · 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 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009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