We discuss parallel (additive) and sequential (multiplicative) variants of overlapping Schwarz methods for the Helmholtz equation in $\mathbb{R}^d$, with large real wavenumber and smooth variable wave speed. The radiation condition is approximated by a Cartesian perfectly-matched layer (PML). The domain-decomposition subdomains are overlapping hyperrectangles with Cartesian PMLs at their boundaries. In a recent paper ({\tt arXiv:2404.02156}), the current authors proved (for both variants) that, after a specified number of iterations -- depending on the behaviour of the geometric-optic rays -- the error is smooth and smaller than any negative power of the wavenumber $k$. For the parallel method, the specified number of iterations is less than the maximum number of subdomains, counted with their multiplicity, that a geometric-optic ray can intersect. The theory, which is given at the continuous level and makes essential use of semi-classical analysis, assumes that the overlaps of the subdomains and the widths of the PMLs are all independent of the wavenumber. In this paper we extend the results of {\tt arXiv:2404.02156} by experimentally studying the behaviour of the methods in the practically important case when both the overlap and the PML width decrease as the wavenumber increases. We find that (at least for constant wavespeed), the methods remain robust to increasing $k$, even for miminal overlap, when the PML is one wavelength wide.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
147+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
154+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
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
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+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
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
CVE-2018-7600 - Drupal 7.x 远程代码执行exp
黑客工具箱
14+阅读 · 2018年4月17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
0+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
2+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
1+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
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
12+阅读 · 2021年9月13日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
14+阅读 · 2020年6月10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
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+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
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
CVE-2018-7600 - Drupal 7.x 远程代码执行exp
黑客工具箱
14+阅读 · 2018年4月17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
0+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
2+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
1+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
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员