We investigate a macro-element variant of the hybridized discontinuous Galerkin (HDG) method, using patches of standard simplicial elements that can have non-matching interfaces. Coupled via the HDG technique, our method enables local refinement by uniform simplicial subdivision of each macro-element. By enforcing one spatial discretization for all macro-elements, we arrive at local problems per macro-element that are embarrassingly parallel, yet well balanced. Therefore, our macro-element variant scales efficiently to n-node clusters and can be tailored to available hardware by adjusting the local problem size to the capacity of a single node, while still using moderate polynomial orders such as quadratics or cubics. Increasing the local problem size means simultaneously decreasing, in relative terms, the global problem size, hence effectively limiting the proliferation of degrees of freedom. The global problem is solved via a matrix-free iterative technique that also heavily relies on macro-element local operations. We investigate and discuss the advantages and limitations of the macro-element HDG method via an advection-diffusion model problem.


翻译:我们使用不匹配界面的标准简化元素的补丁来调查混合不连续 Galerkin (HDG) 方法的宏观变量。 通过HDG 技术,我们的方法能够通过每个宏元素的统一简化分解来进行局部改进。 通过对所有宏元素实施一个空间分解,我们得出了每个宏元素的本地问题,这些分解是令人尴尬的平行的,但却是相当平衡的。因此,我们宏观元素的变差尺度能够有效地与正节组群相匹配,并且能够根据可用硬件来调整本地问题大小,使之适应单一节点的能力,同时仍然使用中度的多元顺序,如二次点或立方。增加局部问题规模意味着相对地同时减少全球问题的规模,从而有效地限制自由度的扩散。全球问题通过一个同样严重依赖宏观分解本地操作的无矩阵迭代技术来解决。我们调查并讨论通过抗分解模型问题,宏观带的HDG方法的优缺点和局限性。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
74+阅读 · 2022年6月28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
74+阅读 · 2020年8月2日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
177+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
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7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
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
38+阅读 · 2021年8月31日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7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
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员