This book is organized into eight chapters. The first three gently introduce the basic principles of hybrid high-order methods on a linear diffusion problem, the key ideas underlying the mathematical analysis, and some useful variants of the method as well as links to other methods from the literature. The following four present various challenging applications to solid mechanics, including linear elasticity and hyperelasticity, elastodynamics, contact/friction, and plasticity. The last chapter reviews implementation aspects. This book is primarily intended for graduate students, researchers (in applied mathematics, numerical analysis, and computational mechanics), and engineers working in related fields of application. Basic knowledge of the devising and analysis of finite element methods is assumed. Special effort was made to streamline the presentation so as to pinpoint the essential ideas, address key mathematical aspects, present examples, and provide bibliographic pointers.


翻译:该书分为八章。前三章轻轻地介绍了关于线性扩散问题的混合高阶方法的基本原则、数学分析所依据的关键思想、该方法的一些有用变式以及同文献中其他方法的链接。以下四章介绍了固体机械的各种具有挑战性的应用,包括线性弹性和超弹性、弹性动力学、接触/裂变和可塑性。最后一章审查了执行方面。这本书主要面向研究生、研究人员(应用数学、数字分析和计算力学)和从事相关应用领域的工程师。设想了设计和分析有限元素方法的基本知识。特别努力精简了介绍,以便确定基本思想、解决关键的数学方面、目前的例子和提供书目指针。

0
下载
关闭预览

相关内容

Beginner's All-purpose Symbolic Instruction Code(初学者通用的符号指令代码),刚开始被作者写做 BASIC,后来被微软广泛地叫做 Basic 。
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
71+阅读 · 2020年8月2日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
专知会员服务
115+阅读 · 2019年12月24日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12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
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
学术会议 | 知识图谱顶会 ISWC 征稿:Poster/Demo
开放知识图谱
5+阅读 · 2019年4月16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
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26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
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
Arxiv
54+阅读 · 2022年1月1日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
71+阅读 · 2020年8月2日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
专知会员服务
115+阅读 · 2019年12月24日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12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
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
学术会议 | 知识图谱顶会 ISWC 征稿:Poster/Demo
开放知识图谱
5+阅读 · 2019年4月16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
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26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
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员