In this paper, contrast-independent partially explicit time discretization for wave equations in heterogeneous high-contrast media via mass lumping is concerned. By employing a mass lumping scheme to diagonalize the mass matrix, the matrix inversion procedures can be avoided, thereby significantly enhancing computational efficiency especially in the explicit part. In addition, after decoupling the resulting system, higher order time discretization techniques can be applied to get better accuracy within the same time step size. Furthermore, the spatial space is divided into two components: contrast-dependent ("fast") and contrast-independent ("slow") subspaces. Using this decomposition, our objective is to introduce an appropriate time splitting method that ensures stability and guarantees contrast-independent discretization under suitable conditions. We analyze the stability and convergence of the proposed algorithm. In particular, we discuss the second order central difference and higher order Runge-Kutta method for a wave equation. Several numerical examples are presented to confirm our theoretical results and to demonstrate that our proposed algorithm achieves high accuracy while reducing computational costs for high-contrast problems.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

MASS:IEEE International Conference on Mobile Ad-hoc and Sensor Systems。 Explanation:移动Ad hoc和传感器系统IEEE国际会议。 Publisher:IEEE。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/mass/index.html
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16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
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
VIP会员
相关资讯
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16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
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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员