We present a methodology to construct efficient high-order in time accurate numerical schemes for a class of gradient flows with appropriate Lipschitz continuous nonlinearity. There are several ingredients to the strategy: the exponential time differencing (ETD), the multi-step (MS) methods, the idea of stabilization, and the technique of interpolation. They are synthesized to develop a generic $k^{th}$ order in time efficient linear numerical scheme with the help of an artificial regularization term of the form $A\tau^k\frac{\partial}{\partial t}\mathcal{L}^{p(k)}u$ where $\mathcal{L}$ is the positive definite linear part of the flow, $\tau$ is the uniform time step-size. The exponent $p(k)$ is determined explicitly by the strength of the Lipschitz nonlinear term in relation to $\mathcal{L}$ together with the desired temporal order of accuracy $k$. To validate our theoretical analysis, the thin film epitaxial growth without slope selection model is examined with a fourth-order ETD-MS discretization in time and Fourier pseudo-spectral in space discretization. Our numerical results on convergence and energy stability are in accordance with our theoretical results.


翻译:我们提出了一个方法,用适当的利普西茨连续非线性来为某一类梯度流制定高效的高顺序、准确的及时数字计划。战略有若干要素:指数时间差异(ETD)、多步骤(MS)方法、稳定理念和内插技术。它们被合成,以开发一个通用的美元(k ⁇ th})和时间效率高的线性数字计划,同时使用一个人工正规化术语($A\Tã ⁇ k\frac),形式为$A\t ⁇ k\k\fracxde-party t ⁇ mathcal{L ⁇ p(k)}u$,其中美元是流动的确定线性正数部分,美元是统一的时间级(MS)方法、多步制(MS)方法、稳定度和内插值技术。在利普西茨非线性术语相对于$\mathcal{L}的强度和预期的准确时间顺序。为了验证我们的理论分析,对不使用斜度选择模型的薄片片类增长,将用第四级ETD-MS的离层结果与我们空间的离光谱化数据结果加以研究。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
23+阅读 · 2021年4月10日
专知会员服务
51+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
31+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
126+阅读 · 2020年11月20日
霍普金斯《操作系统原理》2020课程,不可错过!
专知会员服务
37+阅读 · 2020年10月27日
专知会员服务
53+阅读 · 2020年9月7日
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
109+阅读 · 2020年6月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15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
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
8+阅读 · 2019年2月15日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
23+阅读 · 2021年4月10日
专知会员服务
51+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
31+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
126+阅读 · 2020年11月20日
霍普金斯《操作系统原理》2020课程,不可错过!
专知会员服务
37+阅读 · 2020年10月27日
专知会员服务
53+阅读 · 2020年9月7日
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
109+阅读 · 2020年6月10日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15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
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员