In this paper, we consider a second-order scalar auxiliary variable (SAV) Fourier spectral method to solve the nonlinear fractional generalized wave equation. Unconditional energy conservation or dissipation properties of the fully discrete scheme are first established. Next, we utilize the temporal-spatial error splitting argument to obtain unconditional optimal error estimate of the fully discrete scheme, which overcomes time-step restrictions caused by strongly nonlinear system, or the restrictions that the nonlinear term needs to satisfy the assumption of global Lipschitz condition in all previous works for fractional undamped or damped wave equations. Finally, some numerical experiments are presented to confirm our theoretical analysis.


翻译:在本文中, 我们考虑使用二级的天平辅助变量 Fourier 光谱方法来解决非线性分数通用波等式。 首次确定了完全离散的波等式的不附带条件的节能或散射特性。 其次, 我们利用时间空间差分辨来获得完全离散的机率的无条件最佳误差估计, 完全离散的机率已经克服了由强烈的非线性系统造成的时间步骤限制, 或者非线性术语需要满足全球Lipschitz条件的假设的限制, 在以前所有关于分数式未加印或倾斜的波等式的工程中, 。 最后, 我们提出了一些数字实验, 以证实我们的理论分析 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
31+阅读 · 2021年6月12日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+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
专知会员服务
161+阅读 · 2020年1月16日
鲁棒机器学习相关文献集
专知
8+阅读 · 2019年8月18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
17+阅读 · 2019年1月7日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
资源|斯坦福课程:深度学习理论!
全球人工智能
17+阅读 · 2017年11月9日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
2+阅读 · 2021年6月30日
A General and Adaptive Robust Loss Function
Arxiv
8+阅读 · 2018年11月5日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
31+阅读 · 2021年6月12日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+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
专知会员服务
161+阅读 · 2020年1月16日
相关资讯
鲁棒机器学习相关文献集
专知
8+阅读 · 2019年8月18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
17+阅读 · 2019年1月7日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
资源|斯坦福课程:深度学习理论!
全球人工智能
17+阅读 · 2017年11月9日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员