We present a method for computing nearly singular integrals that occur when single or double layer surface integrals, for harmonic potentials or Stokes flow, are evaluated at points nearby. Such values could be needed in solving an integral equation when one surface is close to another or to obtain values at grid points. We replace the singular kernel with a regularized version having a length parameter $\delta$ in order to control discretization error. Analysis near the singularity leads to an expression for the error due to regularization which has terms with unknown coefficients multiplying known quantities. By computing the integral with three choices of $\delta$ we can solve for an extrapolated value that has regularization error reduced to $O(\delta^5)$, uniformly for target points on or near the surface. In examples with $\delta/h$ constant and moderate resolution we observe total error about $O(h^5)$ close to the surface. For convergence as $h \to 0$ we can choose $\delta$ proportional to $h^q$ with $q < 1$ to ensure the discretization error is dominated by the regularization error. With $q = 4/5$ we find errors about $O(h^4)$. For harmonic potentials we extend the approach to a version with $O(\delta^7)$ regularization; it typically has smaller errors but the order of accuracy is less predictable.


翻译:本文提出了一种计算近奇异积分的方法,该积分出现在调和势或斯托克斯流的单层或双层面积分在邻近点求值时。此类数值在求解一个曲面接近另一个曲面的积分方程时可能需要,或用于获取网格点处的数值。我们用一个具有长度参数$\delta$的正则化版本来替代奇异核,以控制离散化误差。对奇点附近的分析导出了正则化引起的误差表达式,其中包含未知系数乘以已知量的项。通过使用三种不同的$\delta$值计算积分,我们可以求解出一个外推值,其正则化误差被降至$O(\delta^5)$,且对于曲面上或曲面附近的目标点具有一致性。在$\delta/h$为常数且具有中等分辨率的示例中,我们观察到接近曲面处的总误差约为$O(h^5)$。当$h \to 0$时,为确保离散化误差由正则化误差主导,我们可以选择$\delta$与$h^q$成比例,其中$q < 1$。当$q = 4/5$时,我们发现误差约为$O(h^4)$。对于调和势,我们将该方法扩展至具有$O(\delta^7)$正则化的版本;该版本通常具有更小的误差,但精度阶数的可预测性较低。

0
下载
关闭预览

相关内容

【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
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
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
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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
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
1+阅读 · 2017年12月31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
1+阅读 · 2016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
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
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
52+阅读 · 2020年12月20日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
15+阅读 · 2020年6月10日
VIP会员
最新内容
《美陆军条例:陆军指挥政策(2026版)》
专知会员服务
7+阅读 · 今天8:10
《军用自主人工智能系统的治理与安全》
专知会员服务
5+阅读 · 今天8:02
《系统簇式多域作战规划范畴论框架》
专知会员服务
9+阅读 · 4月20日
高效视频扩散模型:进展与挑战
专知会员服务
4+阅读 · 4月20日
乌克兰前线的五项创新
专知会员服务
8+阅读 · 4月20日
 军事通信系统与设备的技术演进综述
专知会员服务
7+阅读 · 4月20日
《北约标准:医疗评估手册》174页
专知会员服务
6+阅读 · 4月20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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
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
1+阅读 · 2017年12月31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
1+阅读 · 2016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
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