A nonlocal Cahn-Hilliard model with a nonsmooth potential of double-well obstacle type that promotes sharp interfaces in the solution is presented. To capture long-range interactions between particles, a nonlocal Ginzburg-Landau energy functional is defined which recovers the classical (local) model for vanishing nonlocal interactions. In contrast to the local Cahn-Hilliard problem that always leads to diffuse interfaces, the proposed nonlocal model can lead to a strict separation into pure phases of the substance. Here, the lack of smoothness of the potential is essential to guarantee the aforementioned sharp-interface property. Mathematically, this introduces additional inequality constraints that, in a weak form, lead to a coupled system of variational inequalities which at each time instance can be restated as a constrained optimization problem. We prove the well-posedness and regularity of the semi-discrete and continuous in time weak solutions, and derive the conditions under which pure phases are admitted. Moreover, we develop discretizations of the problem based on finite elements and implicit-explicit time stepping methods that can be realized efficiently. Finally, we illustrate our theoretical findings through several numerical experiments in one and two spatial dimensions that highlight the differences in features of local and nonlocal solutions and also the sharp interface properties of the nonlocal model.


翻译:介绍了一种非本地的卡恩-希利亚德模式,该模式具有不光滑的双筒障碍型潜力,能够促进解决方案中的尖锐界面。为了捕捉粒子之间的长距离相互作用,定义了一种非本地的金兹堡-兰道能源功能,这种功能可以恢复传统(当地)模式,以便消除非本地的相互作用。与地方的卡恩-希利亚德问题相比,拟议的非本地模式可以导致严格分离成纯阶段的物质。在这里,这种潜力的不光滑性对于保证上述尖锐的界面至关重要。从理论上看,这带来了额外的不平等限制,这种限制以薄弱的形式导致一种混合的变异性不平等系统,每个实例都可以作为有限的优化问题重述。我们证明半分散的半异端和持续的时间性解决方案的完善性和规律性,并由此得出纯阶段被接受的条件。此外,我们根据有限的元素和隐含的清晰时间跨度方法,将问题分解为问题。从本质上看,这带来了额外的不平等限制。最后,我们通过几个空间层面的、不精确的解决方案,我们通过几个空间层面的模型展示了我们无法实现的理论界面。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
最新《流处理系统演化》综述论文,34页pdf
专知会员服务
20+阅读 · 2020年8月4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
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17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
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13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
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月29日
Deep Calibration of Interest Rates Model
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月28日
Arxiv
14+阅读 · 2020年12月17日
VIP会员
相关VIP内容
最新《流处理系统演化》综述论文,34页pdf
专知会员服务
20+阅读 · 2020年8月4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
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17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
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13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
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员