This paper develops and analyzes a general iterative framework for solving parameter-dependent and random convection-diffusion problems. It is inspired by the multi-modes method of [7,8] and the ensemble method of [20] and extends those methods into a more general and unified framework. The main idea of the framework is to reformulate the underlying problem into another problem with parameter-independent convection and diffusion coefficients and a parameter-dependent (and solution-dependent) right-hand side, a fixed-point iteration is then employed to compute the solution of the reformulated problem. The main benefit of the proposed approach is that an efficient direct solver and a block Krylov subspace iterative solver can be used at each iteration, allowing to reuse the $LU$ matrix factorization or to do an efficient matrix-matrix multiplication for all parameters, which in turn results in significant computation saving. Convergence and rates of convergence are established for the iterative method both at the variational continuous level and at the finite element discrete level under some structure conditions. Several strategies for establishing reformulations of parameter-dependent and random diffusion and convection-diffusion problems are proposed and their computational complexity is analyzed. Several 1-D and 2-D numerical experiments are also provided to demonstrate the efficiency of the proposed iterative method and to validate the theoretical convergence results.


翻译:本文开发并分析一个解决依赖参数和随机对流扩散问题的通用迭接框架,它受[7,8]多模式法和[20]混合法的启发,并将这些方法推广到一个更加全面和统一的框架。框架的主要想法是将根本问题重新纳入另一个问题,即依赖参数的对流和传播系数以及依赖参数的右侧(和依赖解决方案的)参数,然后采用固定点迭代法来计算重新拟订问题的解决方案。拟议办法的主要好处是,在每种迭代法中,都可使用高效的直接解决器和块块 Krylov 子空间迭接合解决器,允许重新使用$LU的矩阵因子化,或对所有参数进行高效的矩阵矩阵-矩阵乘法的乘法,这反过来可以节省大量计算费用。在变换连续水平和定分立元素分解条件下,为迭接法确定一个固定点的迭代法的调合率和合率,在某些结构条件下,拟议采用的若干重制直接解决器和块 Krylov 的Krylov 亚空间子迭接合器求求求求求求求求求解决的解决方案,允许再利用美元矩阵集法的复制和迭代法的复制法,并验证。还法还法还算法还算法还算法还算法还算法还算法还算法还算法,还算法和计算和代法还算法还算法还算法的复算。

0
下载
关闭预览

相关内容

CC在计算复杂性方面表现突出。它的学科处于数学与计算机理论科学的交叉点,具有清晰的数学轮廓和严格的数学格式。官网链接:https://link.springer.com/journal/37
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
109+阅读 · 2020年5月15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
已删除
创业邦杂志
5+阅读 · 2019年3月27日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
12+阅读 · 2021年3月24日
VIP会员
相关资讯
已删除
创业邦杂志
5+阅读 · 2019年3月27日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员