The high-frequency Helmholtz equation on the entire space is truncated into a bounded domain using the perfectly matched layer (PML) technique and subsequently, discretized by the higher-order finite element method (FEM) and the continuous interior penalty finite element method (CIP-FEM). By formulating an elliptic problem involving a linear combination of a finite number of eigenfunctions related to the PML differential operator, a wave-number-explicit decomposition lemma is proved for the PML problem, which implies that the PML solution can be decomposed into a non-oscillating elliptic part and an oscillating but analytic part. The preasymptotic error estimates in the energy norm for both the $p$-th order CIP-FEM and FEM are proved to be $C_1(kh)^p + C_2k(kh)^{2p} +C_3 E^{\rm PML}$ under the mesh condition that $k^{2p+1}h^{2p}$ is sufficiently small, where $k$ is the wave number, $h$ is the mesh size, and $E^{\rm PML}$ is the PML truncation error which is exponentially small. In particular, the dependences of coefficients $C_j~(j=1,2)$ on the source $f$ are improved. Numerical experiments are presented to validate the theoretical findings, illustrating that the higher-order CIP-FEM can greatly reduce the pollution errors.


翻译:全空间上的高频亥姆霍兹方程通过完美匹配层(PML)技术截断为有界区域,随后采用高阶有限元法(FEM)和连续内罚有限元法(CIP-FEM)进行离散。通过构造一个涉及PML微分算子的有限个特征函数线性组合的椭圆问题,证明了PML问题的波数显式分解引理,该引理表明PML解可分解为非振荡椭圆部分和振荡解析部分。在网格条件$k^{2p+1}h^{2p}$足够小的前提下,证明了$p$阶CIP-FEM和FEM在能量范数下的预渐近误差估计为$C_1(kh)^p + C_2k(kh)^{2p} +C_3 E^{\rm PML}$,其中$k$为波数,$h$为网格尺寸,$E^{\rm PML}$为指数级小的PML截断误差。特别地,系数$C_j~(j=1,2)$对源项$f$的依赖性得到改进。数值实验验证了理论结果,并表明高阶CIP-FEM能显著降低污染误差。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
33+阅读 · 2021年3月7日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18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
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
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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26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
1+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
失去控制的指挥:人工智能时代的任务式指挥
专知会员服务
8+阅读 · 9月11日
美国的新国家安全科技战略思考
专知会员服务
4+阅读 · 9月11日
综述 | 面向大模型智能体的图结构个性化记忆
专知会员服务
6+阅读 · 9月10日
相关VIP内容
专知会员服务
33+阅读 · 2021年3月7日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18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
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17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
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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26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
1+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