We discuss the order, efficiency, stability and positivity of several meshless schemes for linear scalar hyperbolic equations. Meshless schemes are Generalised Finite Difference Methods (GFDMs) for arbitrary irregular grids in which there is no connectivity between the grid points. We propose a new MUSCL-like meshless scheme that uses a central stencil, with which we can achieve arbitrarily high orders, and compare it to existing meshless upwind schemes and meshless WENO schemes. The stability of the newly proposed scheme is guaranteed by an upwind reconstruction to the midpoints of the stencil. The new meshless MUSCL scheme is also efficient due to the reuse of the GFDM solution in the reconstruction. We combine the new MUSCL scheme with a Multi-dimensional Optimal Order Detection (MOOD) procedure to avoid spurious oscillations at discontinuities. In one spatial dimension, our fourth order MUSCL scheme outperforms existing WENO and upwind schemes in terms of stability and accuracy. In two spatial dimensions, our MUSCL scheme achieves similar accuracy to an existing WENO scheme but is significantly more stable.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

机器学习系统设计系统评估标准
牛津大学最新《计算代数拓扑》笔记书,107页pdf
专知会员服务
44+阅读 · 2022年2月17日
NeurIPS 2021 | 寻找用于变分布泛化的隐式因果因子
专知会员服务
17+阅读 · 2021年12月7日
专知会员服务
50+阅读 · 2021年6月2日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
74+阅读 · 2020年8月2日
自动结构变分推理,Automatic structured variational inference
专知会员服务
41+阅读 · 2020年2月10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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
基于LDA的主题模型实践(三)
机器学习深度学习实战原创交流
23+阅读 · 2015年10月12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
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
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
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
3+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
基于LDA的主题模型实践(三)
机器学习深度学习实战原创交流
23+阅读 · 2015年10月12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
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
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
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
3+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员