We present a cut finite element method for the heat equation on two overlapping meshes. By overlapping meshes we mean a mesh hierarchy with a stationary background mesh at the bottom and an overlapping mesh that is allowed to move around on top of the background mesh. Overlapping meshes can be used as an alternative to costly remeshing for problems with changing or evolving interior geometry. In this paper the overlapping mesh is prescribed a cG(1) movement, meaning that its location as a function of time is continuous and piecewise linear. For the discrete function space, we use continuous Galerkin in space and discontinuous Galerkin in time, with the addition of a discontinuity on the boundary between the two meshes. The finite element formulation is based on Nitsche's method and also includes an integral term over the space-time boundary that mimics the standard discontinuous Galerkin time-jump term. The cG(1) mesh movement results in a space-time discretization for which existing analysis methodologies either fail or are unsuitable. We therefore propose, to the best of our knowledge, a new energy analysis framework that is general and robust enough to be applicable to the current setting$^*$. The energy analysis consists of a stability estimate that is slightly stronger than the standard basic one and an a priori error estimate that is of optimal order with respect to both time step and mesh size. We also present numerical results for a problem in one spatial dimension that verify the analytic error convergence orders. $*$ UPDATE and CORRECTION: After this work was made public, it was discovered that the core components of the new energy analysis framework seemed to have been discovered independently by us and Cangiani, Dong, and Georgoulis in [1].


翻译:我们提出一种用于两个重叠网格上热方程的切割有限元方法。所谓重叠网格,是指一种网格层级结构,其底部包含一个固定的背景网格,顶部则允许一个重叠网格在背景网格上移动。重叠网格可作为针对具有变化或演化内部几何形状问题的高代价重新网格化的替代方案。本文中,重叠网格被指定为cG(1)运动,即其位置随时间连续且分段线性。对于离散函数空间,我们采用空间连续伽辽金法和时间间断伽辽金法,并在两个网格之间的边界上附加一个间断项。有限元公式基于尼采法,并包含一个时空边界上的积分项,该积分项模拟了标准间断伽辽金时间跳跃项。cG(1)网格运动导致了一种时空离散化,对于这种离散化,现有的分析方法要么失效,要么不合适。因此,据我们所知,我们提出了一种新的能量分析框架,该框架足够通用且稳健,适用于当前设定$^*$。该能量分析包含一个略强于标准基本估计的稳定性估计,以及一个关于时间步长和网格大小均为最优阶的先验误差估计。我们还给出了一个一维空间问题的数值结果,验证了解析误差的收敛阶数。$*$ 更新与修正:本工作公开后,我们发现该新能量分析框架的核心组成部分似乎已被我们以及Cangiani、Dong和Georgoulis在[1]中独立发现。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17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
【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
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20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
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25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
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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+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
1+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
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月22日
VIP会员
最新内容
超越网格:作战环境对炮兵的影响
专知会员服务
1+阅读 · 今天15:35
KDD 2026 | MixRAGRec:面向LLM推荐的混合专家KG-RAG框架
BES:让语言模型通过双向进化搜索自我改进
专知会员服务
4+阅读 · 5月30日
以色列-美国-伊朗战争中的无人机:关键要点
专知会员服务
4+阅读 · 5月30日
《Palantir任务保障性软件安全标准(MA-S2)》
专知会员服务
14+阅读 · 5月30日
基于声学的无人机检测技术综述
专知会员服务
8+阅读 · 5月30日
《当代混合战争分析框架:俄乌战争经验教训》
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20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
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25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
相关基金
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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+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
1+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员