When solving partial differential equations on scattered nodes using the Radial Basis Function generated Finite Difference (RBF-FD) method, one of the parameters that must be chosen is the stencil size. Focusing on Polyharmonic Spline RBFs with monomial augmentation, we observe that it affects the approximation accuracy in a particularly interesting way - the solution error oscillates under increasing stencil size. We find that we can connect this behaviour with the spatial dependence of the signed approximation error. Based on this observation we are then able to introduce a numerical quantity that indicates whether a given stencil size is locally optimal.


翻译:在使用RBF-FD方法在扩散节点上求解偏微分方程时,必须选择模板大小之一。重点研究了具有单项式增强的多次谐波样条RBF,发现它以一种特别有趣的方式影响逼近精度-在增加模板大小下,解决方案误差会振荡。我们发现,我们可以将这种行为与带符号逼近误差的空间依赖性联系起来。基于这个观察结果,我们能够引入一种数字量,指示一个给定的模板大小是否在局部上是最优的。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
119+阅读 · 2022年4月21日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
Python图像处理,366页pdf,Image Operators Image Processing in Python
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24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
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
数据分析师应该知道的16种回归方法:定序回归
数萃大数据
16+阅读 · 2018年9月9日
入门 | 这是一份文科生都能看懂的线性代数简介
机器之心
13+阅读 · 2018年3月31日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8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 · 2012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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
119+阅读 · 2022年4月21日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
Python图像处理,366页pdf,Image Operators Image Processing in Python
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24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
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
数据分析师应该知道的16种回归方法:定序回归
数萃大数据
16+阅读 · 2018年9月9日
入门 | 这是一份文科生都能看懂的线性代数简介
机器之心
13+阅读 · 2018年3月31日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8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
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 · 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
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员