Interface problems have long been a major focus of scientific computing, leading to the development of various numerical methods. Traditional mesh-based methods often employ time-consuming body-fitted meshes with standard discretization schemes or unfitted meshes with tailored schemes to achieve controllable accuracy and convergence rate. Along another line, mesh-free methods bypass mesh generation but lack robustness in terms of convergence and accuracy due to the low regularity of solutions. In this study, we propose a novel method for solving interface problems within the framework of the random feature method. This approach utilizes random feature functions in conjunction with a partition of unity as approximation functions. It evaluates partial differential equations, boundary conditions, and interface conditions on collocation points in equal footing, and solves a linear least-squares system to obtain the approximate solution. To address the issue of low regularity, two sets of random feature functions are used to approximate the solution on each side of the interface, which are then coupled together via interface conditions. We validate our method through a series of increasingly complex numerical examples. Our findings show that despite the solution often being only continuous or even discontinuous, our method not only eliminates the need for mesh generation but also maintains high accuracy, akin to the spectral collocation method for smooth solutions. Remarkably, for the same accuracy requirement, our method requires two to three orders of magnitude fewer degrees of freedom than traditional methods, demonstrating its significant potential for solving interface problems with complex geometries.


翻译:界面问题长期以来一直是科学计算的主要关注点,由此催生了各种数值方法的发展。传统的基于网格的方法通常采用耗时的贴体网格配合标准离散格式,或采用非贴体网格配合定制化格式,以实现可控精度和收敛速度。另一类无网格方法虽然避免了网格生成,但由于解的低正则性,在收敛性和精度方面缺乏稳健性。在本研究中,我们提出了一种新的方法,在随机特征方法框架内求解界面问题。该方法利用随机特征函数结合单位分解作为近似函数,将偏微分方程、边界条件和界面条件在配置点上平等处理,通过求解线性最小二乘系统获得近似解。为解决低正则性问题,我们在界面两侧分别使用两组随机特征函数逼近解,并通过界面条件将它们耦合起来。我们通过一系列复杂度递增的数值算例验证了所提方法。结果表明,尽管解通常仅有连续性甚至不连续,但我们的方法不仅无需生成网格,还能保持高精度,类似于求解光滑解时的谱配置法。值得注意的是,在同等精度要求下,该方法所需的自由度比传统方法低两到三个数量级,展现了其在处理复杂几何形状界面问题中的巨大潜力。

0
下载
关闭预览

相关内容

机器学习系统设计系统评估标准
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17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
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
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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29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
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16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
13+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
47+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
1+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
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Domain Representation for Knowledge Graph Embedding
Arxiv
14+阅读 · 2019年9月11日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
VIP会员
最新内容
【伯克利博士论文】基于动作分块策略的强化学习
Transformer增强强化学习:通信网络基础与应用综述
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
5+阅读 · 6月6日
《国防领域安全采用大语言模型的战略蓝图》
专知会员服务
9+阅读 · 6月6日
ICML 2026 | 演化选择的因果建模
专知会员服务
9+阅读 · 6月5日
综述|学习式3D表征最新进展与趋势
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
人工智能重塑威慑:算法优势的兴起
专知会员服务
9+阅读 · 6月5日
相关资讯
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
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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29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
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16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
13+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
47+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
1+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
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员