We present a finite element scheme for fractional diffusion problems with varying diffusivity and fractional order. We consider a symmetric integral form of these nonlocal equations defined on general geometries and in arbitrary bounded domains. A number of challenges are encountered when discretizing these equations. The first comes from the heterogeneous kernel singularity in the fractional integral operator. The second comes from the dense discrete operator with its quadratic growth in memory footprint and arithmetic operations. An additional challenge comes from the need to handle volume conditions-the generalization of classical local boundary conditions to the nonlocal setting. Satisfying these conditions requires that the effect of the whole domain, including both the interior and exterior regions, can be computed on every interior point in the discretization. Performed directly, this would result in quadratic complexity. To address these challenges, we propose a strategy that decomposes the stiffness matrix into three components. The first is a sparse matrix that handles the singular near-field separately and is computed by adapting singular quadrature techniques available for the homogeneous case to the case of spatially variable order. The second component handles the remaining smooth part of the near-field as well as the far-field and is approximated by a hierarchical $\mathcal{H}^{2}$ matrix that maintains linear complexity in storage and operations. The third component handles the effect of the global mesh at every node and is written as a weighted mass matrix whose density is computed by a fast-multipole type method. The resulting algorithm has therefore overall linear space and time complexity. Analysis of the consistency of the stiffness matrix is provided and numerical experiments are conducted to illustrate the convergence and performance of the proposed algorithm.


翻译:我们为不同差异和分数顺序的分解扩散问题提出了一个有限元素方案。 我们考虑的是这些非本地方程式的对称整体形式, 这些非本地方程式在一般地貌和任意划定的域中定义了非本地方程。 当这些方程分解时遇到一些挑战。 第一个来自分解整体操作器中混杂的内核奇特异性。 第二个来自密集的离散操作器, 其记忆足迹和算术操作中具有四倍增长。 另一个来自需要处理量条件的有限性元素。 一个额外的挑战来自需要处理量性能条件, 典型的本地边界条件一般地与非本地设置。 满足这些条件要求, 整个域域( 包括内外部区域) 的效果可以计算出来。 在离散化的每个内部点上, 直接表现, 这将带来四分解的复杂性。 为了应对这些挑战, 我们提出了一个战略, 将坚硬度矩阵的矩阵分解成三个组成部分。 第一个是稀少的矩阵, 通过将单项的直径方方方方程式技术, 因此, 在空间变量中, 的直径直径的内, 直径直径的直径分析 以直径的内, 以直径直径的直方的直径直方 。

0
下载
关闭预览

相关内容

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
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+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
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16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
1+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 · 2013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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
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
1+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 · 2013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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员