This paper presents a novel algorithm, based on use of rational approximants of randomly scalarized boundary integral resolvents, for the evaluation of acoustic and electromagnetic resonances in open and closed cavities; for simplicity we restrict treatment to cavities in two-dimensional space. The desired open cavity resonances (also known as ``eigenvalues'' for interior problems, and ``scattering poles'' for exterior and open problems) are obtained as the poles of associated rational approximants; both the approximants and their poles are obtained by means of the recently introduced AAA rational-approximation algorithm. In fact, the proposed resonance-search method applies to any nonlinear eigenvalue problem (NEP) associated with a given function $F: U \to \mathbb{C}^{n\times n}$, wherein a complex value $k$ is sought for which $F_kw = 0$ for some nonzero $w\in \mathbb{C}^n$. For the cavity problems considered in this paper, $F_k$ is taken as a spectrally discretized version of a Green function-based boundary integral operator at spatial frequency $k$. In all cases, the scalarized resolvent is given by an expression of the form $u^* F_k^{-1} v$, where $u,v \in \mathbb{C}^n$ are fixed random vectors. A variety of numerical results are presented for both scattering resonances and other NEPs, demonstrating the accuracy of the method even for high frequency states.


翻译:本文提出一种新颖算法,用于评估开放和封闭腔体中的声学与电磁共振,该算法基于随机标量化边界积分预解式的有理逼近;为简化起见,我们将处理范围限定于二维空间中的腔体。所需开放腔体共振(在内部问题中亦称“本征值”,在外部及开放问题中亦称“散射极点”)通过相关有理逼近的极点获得;逼近式及其极点均借助近期引入的AAA有理逼近算法求得。实际上,所提出的共振搜索方法适用于与给定函数$F: U \to \mathbb{C}^{n\times n}$相关的任何非线性本征值问题,其中需寻找使$F_kw = 0$对某个非零$w\in \mathbb{C}^n$成立的复数值$k$。针对本文考虑的腔体问题,$F_k$被视为空间频率$k$下基于格林函数的边界积分算子的谱离散化版本。在所有情况下,标量化预解式由形如$u^* F_k^{-1} v$的表达式给出,其中$u,v \in \mathbb{C}^n$为固定随机向量。本文展示了针对散射共振及其他非线性本征值问题的多种数值结果,证明了该方法即使对高频态仍具有较高精度。

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
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
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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
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
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
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
0+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
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
14+阅读 · 2024年5月28日
VIP会员
最新内容
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
专知会员服务
1+阅读 · 今天16:54
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
1+阅读 · 今天16:52
重新思考无人机时代的生存能力
专知会员服务
5+阅读 · 今天7:44
装甲突击旅:现代战争思考、战斗与组织
专知会员服务
4+阅读 · 今天7:28
在人工智能加速决策环境中拓展OODA循环
专知会员服务
4+阅读 · 今天7:18
军事欺骗:供作战战术指挥官使用的工具
专知会员服务
4+阅读 · 今天7:03
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
6+阅读 · 6月23日
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
10+阅读 · 6月23日
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
5+阅读 · 6月23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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
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
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
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
0+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
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