We propose an adaptive finite element algorithm to approximate solutions of elliptic problems whose forcing data is locally defined and is approximated by regularization (or mollification). We show that the energy error decay is quasi-optimal in two dimensional space and sub-optimal in three dimensional space. Numerical simulations are provided to confirm our findings.


翻译:我们提出一个适应性的有限元素算法,以近似于解决当地界定的、通过正规化(或软体化)近似于其强制力数据的椭圆问题。 我们表明,在二维空间和三维空间,能源误差衰减是近乎最佳的,三维空间是次优的。提供了数字模拟来证实我们的调查结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
197+阅读 · 2019年10月10日
spinningup.openai 强化学习资源完整
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月17日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7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
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
VIP会员
相关资讯
spinningup.openai 强化学习资源完整
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月17日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7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
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员