The geometric reinterpretation of the Finite Element Method (FEM) shows that Raviart Thomas and Nedelec mass matrices map from degrees of freedoms (DoFs) attached to geometric elements of a tetrahedral grid to DoFs attached to the barycentric dual grid. The algebraic inverses of the mass matrices map DoFs attached to the barycentric dual grid back to DoFs attached to the corresponding primal tetrahedral grid, but they are of limited practical use since they are dense. In this paper we present a new geometric construction of sparse inverse mass matrices for arbitrary tetrahedral grids and possibly anisotropic materials, debunking the conventional wisdom that the barycentric dual grid prohibits a sparse representation for inverse mass matrices. In particular, we provide a unified framework for the construction of both edge and face mass matrices and their sparse inverses. Such a unifying principle relies on novel geometric reconstruction formulas, from which, according to a well established design strategy, local mass matrices are constructed as the sum of a consistent and a stabilization term. A major difference with the approaches proposed so far is that the consistent term is defined geometrically and explicitly, that is, without the necessity of computing the inverses of local matrices. This provides a sensible speedup and an easier implementation. We use these new sparse inverse mass matrices to discretize a three dimensional Poisson problem, providing the comparison between the results obtained by various formulations on a benchmark problem with analytical solution.


翻译:精度元素法(FEM)的几何重新解释显示,Raviart Thomas和Nedelec质量矩阵图从自由度(DoFs)到自由度(DoFs),从自由度(DoFs)的四面网格的几何元素到与巴以中心双重网格的多Fs。质量矩阵图DOFs的代数反向(DoFs),与与此相对的原始四面网格(Fs)的粗度双向双向网(DoFs)的双向双向双向网格(DoFs)相连接。这种统一的原则取决于新型的几何重建公式,而根据各种既定的设计战略,本地质量矩阵是作为任意四面网格和可能的反向流质材料的合成而构建的新的几何质量矩阵,从而削弱了传统智慧,即以粗度为中心的双向面网格网格网格(Bs)禁止对反面矩阵进行稀松散的表达。 一种与直径直径直径直径直径的计算的方法提供了一种直径直径直径直径直径直径直径的基基基的基数。

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
专知会员服务
51+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
127+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
80+阅读 · 2020年7月26日
计算机视觉最佳实践、代码示例和相关文档
专知会员服务
19+阅读 · 2019年10月9日
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年1月21日
Arxiv
24+阅读 · 2017年3月9日
VIP会员
相关资讯
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21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