We introduce an integral representation of the Monge-Amp\`ere equation, which leads to a new finite difference method based upon numerical quadrature. The resulting scheme is monotone and fits immediately into existing convergence proofs for the Monge-Amp\`ere equation with either Dirichlet or optimal transport boundary conditions. The use of higher-order quadrature schemes allows for substantial reduction in the component of the error that depends on the angular resolution of the finite difference stencil. This, in turn, allows for significant improvements in both stencil width and formal truncation error. The resulting schemes can achieve a formal accuracy that is arbitrarily close to $\mathcal{O}(h^2)$, which is the optimal consistency order for monotone approximations of second order operators. We present three different implementations of this method. The first two exploit the spectral accuracy of the trapezoid rule on uniform angular discretizations to allow for computation on a nearest-neighbors finite difference stencil over a large range of grid refinements. The third uses higher-order quadrature to produce superlinear convergence while simultaneously utilizing narrower stencils than other monotone methods. Computational results are presented in two dimensions for problems of various regularity.


翻译:我们引入了蒙古-安培- 安培- ere 方程式的整体代表, 从而导致基于数字二次曲线的新的有限差分法。 由此产生的方案为单色, 并立即适用于以迪里切特或最佳运输边界条件的蒙古- 安培- ere 方程式的现有趋同证明。 使用高阶二次订单操作员的单色近似或最佳运输边界条件。 使用高阶二次曲线的二次曲线计划可以大量减少误差的成分, 这取决于有限差分的斜度的角分辨率。 这反过来又可以大大改进细度宽度宽度和正式脱轨误差。 由此形成的方案可以实现一种任意接近于 $\ mathcal{ O}( h) ( h) 2$ 的正式精度, 这是第二次订单操作员单色近似的当前最佳一致性顺序。 我们提出了三种不同的方法。 头两种方法利用关于统一角离子离心离子的光谱规则的光谱精度精确度规则, 以便计算近邻差差差差值在大范围电网格精度精度的精度改进。 。 。 第三次使用更高阶二次二次二次二次二次二次二次二次二次二次二次二次二次二次二次二次二次二次二次二次二次二次二次二次二次的二次二次二次的二次二次二次二次的二次二次的二次的二次的二次的二次的二次合并, 以产生超固化结果, 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
161+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24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 · 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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
VIP会员
相关资讯
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
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 · 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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员