The analysis of the double-diffusion model and $\mathbf{H}(\mathrm{div})$-conforming method introduced in [B\"urger, M\'endez, Ruiz-Baier, SINUM (2019), 57:1318--1343] is extended to the time-dependent case. In addition, the efficiency and reliability analysis of residual-based {\it a posteriori} error estimators for the steady, semi-discrete, and fully discrete problems is established. The resulting methods are applied to simulate the sedimentation of small particles in salinity-driven flows. The method consists of Brezzi-Douglas-Marini approximations for velocity and compatible piecewise discontinuous pressures, whereas Lagrangian elements are used for concentration and salinity distribution. Numerical tests confirm the properties of the proposed family of schemes and of the adaptive strategy guided by the {\it a posteriori} error indicators.


翻译:对在[B\'urger, M\'endez, Ruiz-Baier, SINUM (2019年), 57:1318-1343 中采用的双扩散模型和$\mathbf{H}(\mathrm{div}div})美元匹配方法的分析扩大到有时间依赖的情况,此外,对基于残余的后继差差错测算器的效率和可靠性的分析也扩大到稳定、半分解和完全离散的问题。因此采用的方法模拟盐水驱动流中小粒子的沉积。该方法包括速度和相容断裂式压力的Brezzi-Douglas-Marini近似值,而拉格朗贾元素用于浓度和盐度分布。数字测试证实了拟议方案组合和适应战略的特性,该组合和适应战略的受平流后差差误指标指导。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
GANs最新进展,30页ppt,GANs: the story so far
专知会员服务
42+阅读 · 2020年8月2日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1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
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26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
42+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15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
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
GANs最新进展,30页ppt,GANs: the story so far
专知会员服务
42+阅读 · 2020年8月2日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1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
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26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
42+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15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
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21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