We present a new analytical and numerical framework for solution of Partial Differential Equations (PDEs) that is based on an exact transformation that moves the boundary constraints into the dynamics of the corresponding governing equation. The framework is based on a Partial Integral Equation (PIE) representation of PDEs, where a PDE equation is transformed into an equivalent PIE formulation that does not require boundary conditions on its solution state. The PDE-PIE framework allows for a development of a generalized PIE-Galerkin approximation methodology for a broad class of linear PDEs with non-constant coefficients governed by non-periodic boundary conditions, including, e.g., Dirichlet, Neumann and Robin boundaries. The significance of this result is that solution to almost any linear PDE can now be constructed in a form of an analytical approximation based on a series expansion using a suitable set of basis functions, such as, e.g., Chebyshev polynomials of the first kind, irrespective of the boundary conditions. In many cases involving homogeneous or simple time-dependent boundary inputs, an analytical integration in time is also possible. We present several PDE solution examples in one spatial variable implemented with the developed PIE-Galerkin methodology using both analytical and numerical integration in time. The developed framework can be naturally extended to multiple spatial dimensions and, potentially, to nonlinear problems.


翻译:我们提出了一个新的分析和数字框架,用于解决部分差别(PDE),这一框架的基础是精确转换,将边界限制转化为相应的治理方程的动态;这个框架基于PDE的局部整体方程(PIE)代表PDE,其中PDE的方程转换成等效的PIE配方,不要求其解决方案状态的边界条件。PDE-PIE框架允许为具有非定期边界条件(例如Dirichlet、Neumann和Robin边界)的非一致系数的广类线性PDE制定通用PIE-G-Galerkin近似方法。这一结果的重要性是,现在几乎任何线性PDE的解决方案都可以以分析性近似形式形成,其依据是一系列适当的基础功能,例如,无论边界条件如何,先行的Chebyshev 聚氨基(Chebyshev),许多类型的线性PIE-G。在涉及单一或简单时间独立的边界输入的许多情况下,在时间上进行分析的整合,在时间上进行的分析整合,在不具有一定的空间上,我们目前采用多种空间方法,可能采用多种方法。

0
下载
关闭预览

相关内容

【硬核书】矩阵代数基础,248页pdf
专知会员服务
84+阅读 · 2021年12月9日
【ICLR2020】图神经网络与图像处理,微分方程,27页ppt
专知会员服务
47+阅读 · 2020年6月6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
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10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
【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
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7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
已删除
将门创投
7+阅读 · 2018年11月5日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
VIP会员
相关资讯
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7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
已删除
将门创投
7+阅读 · 2018年11月5日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员