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常微分および偏微分方程式を解く手段。問題のドメインは要素に分割され、各要素のソリューションは関数のベースで拡張されます。有限要素法は、適応的改良、不規則な形状、優れた誤差推定に適しています。

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対流拡散演算子の前処理に代数マルチグリッドを使用する
線形連立方程式を解くために、FEM離散化とPETScに基づいてNavier Stokesを実装しました。効率的な解の手順を作成するために、私は「非圧縮性流れのための線形化されたナビエ・ストークス方程式の効率的な事前調整」(Silvester et al。)に従って、Schur補完アプローチを提案します。メッシュサイズとタイムステップに関係なく、ほぼ一定の反復回数があり、このホワイトペーパーでも説明されている単純なベンチマーク(2D駆動キャビティフローと後向きステップ)の反復数がほぼ一定であるという意味で、これは非常にうまく機能します。しかし、現時点では、並列速度直接ソルバー(MUMPS)で上部速度ブロックを解きます。Pressure Schurブロックは、論文で提案されているように、不正確なソルバーで解かれます。 この論文では、著者は、各外部反復で単一のマルチグリッドVサイクルを実行し、この離散対流拡散演算子の逆数を近似するためにポイントガウスザイデルスムーザーを使用することを提案しています。幾何学的なマルチグリッド法を簡単に使用できないため、直接ソルバーを1つの代数的マルチグリッドVサイクル(hypreパッケージのboomeramg)に置き換えることを考えました。しかし、メッシュを細かくしている間、一定数の反復を失うよりも。 代数的マルチグリッドに基づいて速度行列の逆行列に対してスペクトル的に等価で効率的な前処理を作成する方法を知っている人はいますか?この場合、代数的マルチグリッドを利用できない固有のものはありますか?そうでない場合、定数反復スケーリングを失う原因は何でしょうか? 編集: 速度ブロックのさまざまなソルバーのベンチマークをいくつか追加しました。問題は、標準の2D駆動キャビティフロー、テイラーフードによる離散化、およびユニットボックスの均一な改良によって解決されます。 Exaktソルバー(MUMPS) :25 ITER H=1h = 132h=132h = \frac{1}{32}:25 ITER H=1h = 164h=164h = \frac{1}{64}:25反復 h=1h = 1128h=1128h = \frac{1}{128}:22反復h = 1256h=1256h = \frac{1}{256} 1つのV-AMG(代数、ブーメラム) :30 ITER H=1h = 132h=132h = \frac{1}{32}:30 ITER H=1h = 164h=164h = \frac{1}{64}:39反復 h=1h = 1128h=1128h = …

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正確な解を含むヘルムホルツおよび双調和方程式の例
私の数値解と比較するために、正確な解を持つデカルト座標のヘルムホルツ方程式と双調和方程式の例を探しています。 境界条件の問題が正確に定義されているインターネット上で、かなりの数の例を見つけることができました。残念ながら、これらは単なる例であり、正確な解決策は示されていません。 (math.stackexchange.comのように)ソリューションの製造について勇気づけられました。その場合、PDEのスペシャリストが認識しているいくつかの興味深い例は処理されないのではないかと恐れていました。たとえば、楕円形のBVPに関するWikipedaの記事にあるものは興味深いものです。 特定の例、またはWebページや論文への便利なリンクが評価されます。

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オクトリーキューブから四面体
私はボリュームメッシュの詳細を学習しようとしていて、単純なボリュームメッシャーの実装を試みることにしました。私が選択した戦略は、いくつかの基準に基づいて洗練されたオクツリーを使用してスペースを分割することです。2つの隣接するセル間の差が1以下になるように(いわゆる2:1ルール)、オクツリーのバランスが取れていることを確認しました。 細胞を四面体にカットする必要があります。Body Centered Cubic(BCC)がこれを行うための一般的な方法であることを読みましたが、残念ながら、異なるレベルの2つの隣接するキューブ間の違いを処理する方法をうまく説明している文献は見つかりませんでした。 以下に示すように立方体を6つの四面体にカットするのが一般的であることも確認しましたが、異なるレベルの立方体を処理する方法を説明するものは何も見つかりませんでした。 http://www.ics.uci.edu/~eppstein/projects/tetra/sixcube.gif Octreeの立方体を四面体にカットする方法を誰かに説明してもらえれば、このテーマに関する論文やプレゼンテーションを紹介していただければ幸いです。

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rotheの方法と線の方法によるPDEの離散化(モジュラー実装)
熱方程式は、FV(またはFEM)を使用して空間で離散化され、半離散方程式が得られます(ODEのシステム)。行の方法と呼ばれるこのアプローチでは、コードを重複させることなく、一時的な離散化から別の離散化に簡単に切り替えることができます。特に、ODEのタイムインテグレーターを簡単に再利用できます。これは、空間離散化をFVからFEに変更することを決定した場合でも、半離散方程式を取得し、時間積分器が機能するため、非常に便利です。 現在、私は同じ問題に対してrotheの方法を実装しようとしています。ただし、時間内での離散化では、まず、使用したいすべての時間的離散化スキームの空間的離散化を書き換える必要があります。これにより、以前使用していたタイムインテグレーターを再利用する必要がなくなり、線の方法またはRotheの方法の両方を使用してPDEを離散化できるモジュラーソフトウェアの作成が非常に複雑になります。 コードを複製せずに両方のアプローチを実装する方法はありますか? 編集: 対流が支配する問題では、FEの離散化には時間と空間の両方で安定化が必要であり、Rotheの方法が「最良の」選択になります。ただし、これはFV / DGメソッドには当てはまりません。 線の方法では、PDEはまず空間で、次に時間で離散化されます。Rotheの方法では、PDEは最初に時間で離散化され、次に空間で離散化されます。3番目の可能性は、空間と時間の両方を同時に離散化することです(時空間離散化とも呼ばれます)。線の方法とRotheの方法についての議論はここにあります。詳細については、DoneaとHuertaによる「フロー問題の有限要素法」という本が参考になります。

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摂動線形システムの初期推定
線形システムを、共役勾配法やリチャードソン反復法などの反復法で解くとします。次に、マトリックスと右側でわずかに摂動がある線形システムを解こうとします。たとえば、です。〜A 〜U = 〜FA u = fAu=fAu = fあ〜あなた〜= f〜A~u~=f~\tilde A \tilde u = \tilde f 反復法の開始値として古いソリューションを使用することは意味がありますか?「意味をなす」とは、反復法の実行時間に信頼できる利得があることを意味します。これは、アドバイスされた実践と見なすことができるほど、一般に改善につながるのだろうか。あなた〜0= uu~0=u\tilde u_0 = u 私が考えているアプリケーションは、適応有限要素から来ています。粗いグリッドで解を計算し、より細かいグリッド(適応法に基づいて生成された可能性がある)で解を見つけたい場合、任意の反復アルゴリズムの開始値は、より細かいグリッドに。同様に、非線形問題の解法に関与するニュートン法またはピカール反復法は、それがまったく意味をなさない場合、その方法で「ブースト」することができます。〜U Uあなたuuあなた〜u~\tilde uあなたuu

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さまざまな問題の投影法を構築するための一般的なアプローチはありますか?
私の質問は、おそらく一般的すぎて2、3語では答えられないでしょう。その場合、良い読書を提案していただけませんか。投影法は、問題の解空間のサイズを縮小するために使用されます。そして、少なくとも2つの非常に興味深いアプリケーションがあります(私の観点から)。1つ目は連続体力学問題(Finite Element、Ritz法)の解法であり、2つ目は線形方程式系(Krylov部分空間法)の解法です。 問題は次のとおりです。すべてのアプリケーションで投影法を研究する理論または分析の一部はありますか?もしそうなら、有限体積法のような他の方法をこの出発点から構築できますか? 私は大学でFEAを勉強しましたが、現時点では、離散近似はすべて、特定のケースで使用できる分離された「ツール」のセットのようなものです。ありがとう。
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