We present a method to rapidly approximate convolution quadrature (CQ) approximations, based on a piecewise polynomial interpolation of the Laplace domain operator, which we call the \emph{parsimonious} convolution quadrature method. For implicit Euler and second order backward difference formula based discretizations, we require $O(\sqrt{N}\log N)$ evaluations in the Laplace domain to approximate $N$ time steps of the convolution quadrature method to satisfactory accuracy. The methodology proposed here differentiates from the well-understood fast and oblivious convolution quadrature \cite{SLL06}, since it is applicable to Laplace domain operator families that are only defined and polynomially bounded on a positive half space, which includes acoustic and electromagnetic wave scattering problems. The methods is applicable to linear and nonlinear integral equations. To elucidate the core idea, we give a complete and extensive analysis of the simplest case and derive worst-case estimates for the performance of parsimonious CQ based on the implicit Euler method. For sectorial Laplace transforms, we obtain methods that require $O(\log^2 N)$ Laplace domain evaluations on the complex right-half space. We present different implementation strategies, which only differ slightly from the classical realization of CQ methods. Numerical experiments demonstrate the use of the method with a time-dependent acoustic scattering problem, which was discretized by the boundary element method in space.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

在数学(特别是功能分析)中,卷积是对两个函数(f和g)的数学运算,产生三个函数,表示第一个函数的形状如何被另一个函数修改。 卷积一词既指结果函数,又指计算结果的过程。 它定义为两个函数的乘积在一个函数反转和移位后的积分。 并针对所有shift值评估积分,从而生成卷积函数。
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
143+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
150+阅读 · 2019年10月12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
【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
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5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
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31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 · 2015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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 10月23日
Arxiv
0+阅读 · 10月18日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
VIP会员
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
143+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
150+阅读 · 2019年10月12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
【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
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5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
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31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 · 2015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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员