We present a priori and a posteriori error analysis of a high order hybridizable discontinuous Galerkin (HDG) method applied to a semi-linear elliptic problem posed on a piecewise curved, non polygonal domain. We approximate $\Omega$ by a polygonal subdomain $\Omega_h$ and propose an HDG discretization, which is shown to be optimal under mild assumptions related to the non-linear source term and the distance between the boundaries of the polygonal subdomain $\Omega_h$ and the true domain $\Omega$. Moreover, a local non-linear post-processing of the scalar unknown is proposed and shown to provide an additional order of convergence. A reliable and locally efficient a posteriori error estimator that takes into account the error in the approximation of the boundary data of $\Omega_h$ is also provided.


翻译:我们先验和事后误差分析一种高顺序、可混合的不连续加热金(HDG)方法,该方法适用于在片形弯曲的非多边形域上提出的半线性椭圆问题。我们通过一个多边形子形子体约合$\Omega_h$,并提议一个HDG离散法,根据非线性来源术语的轻度假设和多边形子体子体差价$\Omega_h$和真实域域值$\Omega$之间的距离,该方法被证明是最佳的。此外,还提议并显示一个本地非线性后处理,以提供额外的趋同顺序。还提供了一个可靠和本地高效的事后误差估计器,其中考虑到美元边界数据近似值的错误。

0
下载
关闭预览

相关内容

迁移学习简明教程,11页ppt
专知会员服务
109+阅读 · 2020年8月4日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Tensor Flow、Caffe、Torch共同之处:敞开的漏洞!
【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
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
VIP会员
相关VIP内容
迁移学习简明教程,11页ppt
专知会员服务
109+阅读 · 2020年8月4日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Tensor Flow、Caffe、Torch共同之处:敞开的漏洞!
【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
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员