Preasymptotic error estimates are derived for the linear edge element method (EEM) and the linear $\boldsymbol{H}(\boldsymbol{\mathrm{curl}})$-conforming interior penalty edge element method (CIP-EEM) for the time-harmonic Maxwell equations with large wave number. It is shown that under the mesh condition that $\kappa^3 h^2$ is sufficiently small, the errors of the solutions to both methods are bounded by $\mathcal{O} (\kappa h + \kappa^3 h^2 )$ in the energy norm and $\mathcal{O} (\kappa h^2 + \kappa^2 h^2 )$ in the $\boldsymbol{L}^2$ norm, where $\kappa$ is the wave number and $h$ is the mesh size. Numerical tests are provided to verify our theoretical results and to illustrate the potential of CIP-EEM in significantly reducing the pollution effect.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICML2023】无消息传递的transformer图归纳偏差
专知会员服务
25+阅读 · 2023年6月1日
专知会员服务
15+阅读 · 2021年10月4日
专知会员服务
21+阅读 · 2021年7月31日
专知会员服务
49+阅读 · 2021年6月2日
【ICML2021】具有线性复杂度的Transformer的相对位置编码
专知会员服务
24+阅读 · 2021年5月20日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
143+阅读 · 2020年7月6日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
条件概率和贝叶斯公式 - 图解概率 03
遇见数学
10+阅读 · 2018年6月5日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+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
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
1+阅读 · 2015年12月31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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
14+阅读 · 2020年6月10日
Meta-Learning with Implicit Gradients
Arxiv
13+阅读 · 2019年9月10日
VIP会员
相关VIP内容
【ICML2023】无消息传递的transformer图归纳偏差
专知会员服务
25+阅读 · 2023年6月1日
专知会员服务
15+阅读 · 2021年10月4日
专知会员服务
21+阅读 · 2021年7月31日
专知会员服务
49+阅读 · 2021年6月2日
【ICML2021】具有线性复杂度的Transformer的相对位置编码
专知会员服务
24+阅读 · 2021年5月20日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
143+阅读 · 2020年7月6日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
条件概率和贝叶斯公式 - 图解概率 03
遇见数学
10+阅读 · 2018年6月5日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+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
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
1+阅读 · 2015年12月31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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员