The Galerkin method is often employed for numerical integration of evolutionary equations, such as the Navier-Stokes equation or the magnetic induction equation. Application of the method requires solving an equation of the form $P(Av-f)=0$ at each time step, where $v$ is an element of a finite-dimensional space $V$ with a basis satisfying boundary conditions, $P$ is the orthogonal projection on this space and $A$ is a linear operator. Usually the coefficients of $v$ expanded in the basis are found by calculating the matrix of $PA$ acting on $V$ and solving the respective system of linear equations. For physically realistic boundary conditions (such as the no-slip boundary conditions for the velocity, or for a dielectric outside the fluid volume for the magnetic field) the basis is often not orthogonal and solving the problem can be computationally demanding. We propose an algorithm giving an opportunity to reduce the computational cost for such a problem. Suppose there exists a space $W$ that contains $V$, the difference between the dimensions of $W$ and $V$ is small relative to the dimension of $V$, and solving the problem $P(Aw-f)=0$, where $w$ is an element of $W$, requires less operations than solving the original problem. The equation $P(Av-f)=0$ is then solved in two steps: we solve the problem $P(Aw-f)=0$ in $W$, find a correction $h=v-w$ that belongs to a complement to $V$ in $W$, and obtain the solution $w+h$. When the dimension of the complement is small the proposed algorithm is more efficient than the traditional one.


翻译:伽辽金方法常用于演化方程的数值积分,例如纳维-斯托克斯方程或磁感应方程。应用该方法需要每时间步求解形如 $P(Av-f)=0$ 的方程,其中 $v$ 是有限维空间 $V$ 的元素,该空间具有满足边界条件的基函数,$P$ 是该空间上的正交投影算子,$A$ 为线性算子。通常通过计算 $PA$ 在 $V$ 上的作用矩阵并求解相应线性方程组来获得 $v$ 在基函数展开下的系数。对于物理真实边界条件(如速度的无滑移边界条件,或磁场在流体体积外为电介质的条件),基函数通常不具正交性,导致求解问题计算量极大。我们提出一种算法,可在此类问题中降低计算成本。假设存在空间 $W$ 包含 $V$,且 $W$ 与 $V$ 的维度差相对于 $V$ 的维度较小,同时求解 $P(Aw-f)=0$(其中 $w$ 为 $W$ 的元素)所需的运算量少于原问题。则方程 $P(Av-f)=0$ 可分两步求解:首先在 $W$ 中求解 $P(Aw-f)=0$,再找出属于 $W$ 中 $V$ 的补空间的修正项 $h=v-w$,最终得到解 $w+h$。当补空间维度较小时,所提算法比传统方法更高效。

0
下载
关闭预览

相关内容

牛津大学最新《计算代数拓扑》笔记书,107页pdf
专知会员服务
44+阅读 · 2022年2月17日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10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
【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
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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5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
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 · 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
VIP会员
最新内容
《Palantir的科技生态系统》
专知会员服务
10+阅读 · 6月2日
《反无人机系统传感器融合》90页报告
专知会员服务
12+阅读 · 6月2日
运用人工智能与卫星通信驱散“战争迷雾”
专知会员服务
5+阅读 · 6月2日
综述 | OPSD:大语言模型的在线策略自蒸馏
专知会员服务
7+阅读 · 6月1日
帕兰蒂尔Maven:军事人工智能的新纪元
专知会员服务
11+阅读 · 6月1日
相关资讯
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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5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
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 · 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