Thanks to a finite element method, we solve numerically parabolic partial differential equations on complex domains by avoiding the mesh generation, using a regular background mesh, not fitting the domain and its real boundary exactly. Our technique follows the phi-FEM paradigm, which supposes that the domain is given by a level-set function. In this paper, we prove a priori error estimates in l2(H1) and linf(L2) norms for an implicit Euler discretization in time. We give numerical illustrations to highlight the performances of phi-FEM, which combines optimal convergence accuracy, easy implementation process and fastness.


翻译:通过有限元方法,我们在复杂的域上数值求解抛物型偏微分方程,而不需要进行网格划分。我们使用一个规则的背景网格(不需要与实际边界精确契合)和一种称为 phi-FEM 方法的范式来实现这一点,该方法假定域由一个级集函数给出。本文证明了隐式 Euler 离散时间下的预先误差估计,其中包括了 l2(H1) 和 linf(L2) 法误差范数。我们给出了数值实验以突出 phi-FEM 方法的性能,该方法结合了最优收敛精度,易于实现的过程和快速性。

0
下载
关闭预览

相关内容

量化金融强化学习论文集合
专知
14+阅读 · 2019年12月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7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
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
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
VIP会员
相关资讯
量化金融强化学习论文集合
专知
14+阅读 · 2019年12月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7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
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
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011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