We propose a least-squares formulation for parabolic equations in the natural $L^2(0,T;V^*)\times H$ norm which avoids regularity assumptions on the data of the problem. For the abstract heat equation the resulting bilinear form then is symmetric, continuous, and coercive. This among other things paves the ground for classical space-time a priori and a posteriori Galerkin frameworks for the numerical approximation of the solution of the abstract heat equation. Moreover, the approach is applicable in e.g. optimal control problems with (parametrized) parabolic equations, and for certification of reduced basis methods with parabolic equations.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】工程和科学中的概率和统计,
专知会员服务
58+阅读 · 2022年12月24日
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
51+阅读 · 2020年12月14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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3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
1+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
0+阅读 · 2012年12月31日
VIP会员
相关资讯
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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3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
1+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
0+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员