In this study, we investigate an anisotropic weakly over-penalised symmetric interior penalty method for the Stokes equation. Our approach is a simple discontinuous Galerkin method similar to the Crouzeix--Raviart finite element method. As our primary contribution, we show a new proof for the consistency term, which allows us to obtain an estimate of the anisotropic consistency error. The key idea of the proof is to apply the relation between the Raviart--Thomas finite element space and a discontinuous space. While inf-sup stable schemes of the discontinuous Galerkin method on shape-regular mesh partitions have been widely discussed, our results show that the Stokes element satisfies the inf-sup condition on anisotropic meshes. Furthermore, we also provide an error estimate in an energy norm on anisotropic meshes. In numerical experiments, we compare calculation results for standard and anisotropic mesh partitions, and the results show the effectiveness of using anisotropic meshes for problems with boundary layers.


翻译:本研究探讨了用于Stokes方程的各向异性弱过惩罚对称内罚法。该方法是一种类似于Crouzeix-Raviart有限元法的简单间断Galerkin方法。作为主要贡献,我们提出了关于一致性项的新证明,从而能够估计各向异性一致性误差。该证明的关键思想是运用Raviart-Thomas有限元空间与间断空间之间的关系。尽管在形状正则网格剖分上间断Galerkin方法的inf-sup稳定格式已被广泛讨论,但我们的结果表明Stokes单元在各向异性网格上仍满足inf-sup条件。此外,我们还给出了各向异性网格上能量范数的误差估计。在数值实验中,我们比较了标准网格与各向异性网格剖分的计算结果,结果表明在处理含边界层的问题时,采用各向异性网格具有有效性。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
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
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12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
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17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
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
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17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
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 · 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
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
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17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
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
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17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
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 · 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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员