We address the issue of point value reconstructions from cell averages in the context of third order finite volume schemes, focusing in particular on the cells close to the boundaries of the domain. In fact, most techniques known in the literature rely on the creation of ghost cells outside the boundary and on some form of extrapolation from the inside that, taking into account the boundary conditions, fills the ghost cells with appropriate values, so that a standard reconstruction can be applied also in boundary cells. In (Naumann, Kolb, Semplice, 2018), motivated by the difficulty of choosing appropriate boundary conditions at the internal nodes of a network, a different technique was explored that avoids the use of ghost cells, but instead employs for the boundary cells a different stencil, biased towards the interior of the domain. In this paper, extending that approach, which does not make use of ghost cells, we propose a more accurate reconstruction for the one-dimensional case and a two-dimensional one for Cartesian grids. In several numerical tests we compare the novel reconstruction with the standard approach using ghost cells.


翻译:我们处理从第三阶有限体积计划范围内的细胞平均值的点值重建问题,特别侧重于接近域界的细胞。事实上,文献中的大多数技术都依赖于在边界外创建鬼细胞和从内部进行某种形式的外推,这种外推,考虑到边界条件,以适当的数值填充鬼细胞,从而也可以在边界细胞中适用标准重建。在(Naumann, Kolb, Semplice, 2018年),由于在网络内部节点选择适当边界条件的困难,我们探索了一种不同的技术,避免了使用鬼细胞,而是在边界细胞中使用了偏向于域内的不同的尖细胞。在本文中,我们建议对单维体体格进行更准确的重建,对卡提斯电网进行二维的重建。在几个数字测试中,我们将新重建与使用鬼细胞的标准方法进行比较。

0
下载
关闭预览

相关内容

抢鲜看!13篇CVPR2020论文链接/开源代码/解读
专知会员服务
49+阅读 · 2020年2月26日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
意识是一种数学模式
CreateAMind
3+阅读 · 2019年6月24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
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2017年12月12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
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Learning to See Through Obstructions
Arxiv
7+阅读 · 2020年4月2日
Arxiv
19+阅读 · 2018年10月25日
VIP会员
相关资讯
意识是一种数学模式
CreateAMind
3+阅读 · 2019年6月24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
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2017年12月12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
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员