This paper is concerned with the convergence analysis of two-level hierarchical basis (TLHB) methods in a general setting, where the decomposition associated with two hierarchical component spaces is not required to be a direct sum. The TLHB scheme can be regarded as a combination of compatible relaxation and coarse-grid correction. Most of the previous works focus on the case of exact coarse solver, and the existing identity for the convergence factor of exact TLHB methods involves a tricky max-min problem. In this work, we present a new and purely algebraic analysis of TLHB methods, which gives a succinct identity for the convergence factor of exact TLHB methods. The new identity can be conveniently utilized to derive an optimal interpolation and analyze the influence of coarse space on the convergence factor. Moreover, we establish two-sided bounds for the convergence factor of TLHB methods with inexact coarse solver, which extend the existing TLHB theory.


翻译:本文件涉及在一般情况下对两级等级基础(TLHB)方法的趋同性分析,在一般情况下,与两个等级组成部分空间有关的分解不需要直接总和。TLHB办法可被视为兼容的放松和粗格校正的组合。以前的工作大多侧重于精确粗略求解器的情况,而精确的TLHB方法的趋同系数的现有特性涉及一个棘手的最大问题。在这项工作中,我们提出了对TLHB方法的新的纯代数分析,为精确的TLHB方法的趋同系数提供了简明的特性。新的特性可以方便地用来得出最佳的内推法和分析粗格空间对趋同系数的影响。此外,我们为TLHB方法的趋同性系数与直角求解器建立了双向界限,扩展了现有的TLHB理论。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
150+阅读 · 2019年10月12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
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月22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的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
已删除
将门创投
6+阅读 · 2017年7月6日
Arxiv
9+阅读 · 2019年4月19日
Hierarchical Deep Multiagent Reinforcement Learning
Arxiv
8+阅读 · 2018年9月25日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月22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的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
已删除
将门创投
6+阅读 · 2017年7月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员