We consider additive Schwarz methods for fourth-order variational inequalities. While most existing works on Schwarz methods for fourth-order variational inequalities deal with auxiliary linear problems instead of the original ones, we deal with the original ones directly by using a nonlinear subspace correction framework for convex optimization. Based on a unified framework of various finite element methods for fourth-order variational inequalities, we develop one- and two-level additive Schwarz methods. We prove that the two-level method is scalable in the sense that the convergence rate of the method depends on $H/h$ and $H/\delta$ only, where $h$ and $H$ are the typical diameters of an element and a subdomain, respectively, and $\delta$ measures the overlap among the subdomains. To the best of our knowledge, the proposed two-level method is the first scalable Schwarz method for fourth-order variational inequalities. An efficient numerical method to solve coarse problems in the two-level method is also presented. Our theoretical results are verified by numerical experiments.


翻译:我们考虑了四级变异性不平等的添加物施瓦兹方法。虽然关于四级变异性不平等方法的现有大部分工作涉及辅助线性问题,而不是原有的线性问题,但我们通过使用非线性子空间校正框架直接处理原始问题,对锥形进行优化。根据四级变异性不平等各种有限元素方法的统一框架,我们开发了一级和二级的添加物施瓦兹方法。我们证明,两级方法的趋同率是可伸缩的,因为这种方法的趋同率仅取决于H/h$和H/delta美元,其中,美元是元素和子体的典型直径,而美元则测量子体之间的重叠。据我们所知,拟议的两级方法是第四级变异性不平等的第一个可伸缩的施瓦兹方法。还提出了解决二级方法中粗糙问题的高效数字方法。我们的理论结果通过数字实验得到验证。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!700+ppt《因果推理》课程!杜克大学Fan Li教程
专知会员服务
69+阅读 · 2022年7月11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
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
70+阅读 · 2020年8月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
243+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+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
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3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
3+阅读 · 2017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 · 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
0+阅读 · 2012年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
不可错过!700+ppt《因果推理》课程!杜克大学Fan Li教程
专知会员服务
69+阅读 · 2022年7月11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
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
70+阅读 · 2020年8月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
243+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11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
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+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
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3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
3+阅读 · 2017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 · 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
0+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员