We analyse a class of time discretizations for solving the nonlinear Schr\"odinger equation with non-smooth potential and at low-regularity on an arbitrary Lipschitz domain $\Omega \subset \mathbb{R}^d$, $d \le 3$. We show that these schemes, together with their optimal local error structure, allow for convergence under lower regularity assumptions on both the solution and the potential than is required by classical methods, such as splitting or exponential integrator methods. Moreover, we show first and second order convergence in the case of periodic boundary conditions, in any fractional positive Sobolev space $H^{r}$, $r \ge 0$, beyond the more typical $L^2$ or $H^\sigma (\sigma>\frac{d}{2}$) -error analysis. Numerical experiments illustrate our results.


翻译:我们分析的是用于解决非线性Schr\'odinger等方程式的不线性分解类别,该方程式具有非线性潜力,且在任意的Lipschitz域中以低常规形式($\Omega\subset\mathb{R ⁇ d$,$d\le$3美元)解决非线性Schr\'odinger等方程式。我们发现,这些计划及其最佳的本地误差结构,在较低的常规假设下,既可以在解决方案上趋同,也可以在传统方法(如分裂或指数化集成法)要求的潜力上趋同。此外,在定期边界条件下,在任何分数正数的Sobolev空间($H ⁇ r},$r\ge 0,$r\ge$,超过典型的$L ⁇ 2美元或$H>sgma(\gma{d{d ⁇ 2$)-error 分析中,我们可以看到第一和第二顺序的趋同。数字实验显示了我们的结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18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
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+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
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4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
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
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 · 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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+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 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月30日
Arxiv
64+阅读 · 2021年6月18日
Arxiv
13+阅读 · 2021年5月25日
Arxiv
11+阅读 · 2020年12月2日
VIP会员
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
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+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
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4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
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
相关基金
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
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 · 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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+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 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员