We present results of numerical simulations of the tensor-valued elliptic-parabolic PDE model for biological network formation. The numerical method is based on a non-linear finite difference scheme on a uniform Cartesian grid in a 2D domain. The focus is on the impact of different discretization methods and choices of regularization parameters on the symmetry of the numerical solution. In particular, we show that using the symmetric alternating-direction implicit (ADI) method for time discretization helps preserve the symmetry of the solution, compared to the (nonsymmetric) ADI method. Moreover, we study the effect of regularization by isotropic background permeability $r>0$, showing that increased condition number of the elliptic problem due to decreasing value of $r$ leads to loss of symmetry. Finally, we perform numerical error analysis of our method in Wasserstein distance.


翻译:我们展示了用于生物网络形成的高价值椭圆极PDE模型的数字模拟结果。数字方法基于对2D域内统一的笛卡尔网格的非线性有限差异方案。重点是不同离散方法和正规化参数的选择对数字解决方案对称的影响。特别是,我们显示,使用对称交替偏移隐含(ADI)方法的时间分解有助于保持解决方案的对称性,与(非对称)ADI方法相比。此外,我们用异位背景渗透性0.00美元研究异位数问题正规化的影响,表明由于美元价值下降,椭圆问题的条件数量增加,导致对称性损失。最后,我们用瓦塞尔斯坦距离的方法进行数字错误分析。

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
【干货书】工程和科学中的概率和统计,
专知会员服务
57+阅读 · 2022年12月24日
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28日
剑桥大学《数据科学: 原理与实践》课程,附PPT下载
专知会员服务
47+阅读 · 2021年1月20日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
专知会员服务
158+阅读 · 2020年1月16日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24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 · 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 · 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
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月22日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】工程和科学中的概率和统计,
专知会员服务
57+阅读 · 2022年12月24日
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28日
剑桥大学《数据科学: 原理与实践》课程,附PPT下载
专知会员服务
47+阅读 · 2021年1月20日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
专知会员服务
158+阅读 · 2020年1月16日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24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 · 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 · 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
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员