We propose a new paradigm for designing efficient p-adaptive arbitrary high order methods. We consider arbitrary high order iterative schemes that gain one order of accuracy at each iteration and we modify them in order to match the accuracy achieved in a specific iteration with the discretization accuracy of the same iteration. Apart from the computational advantage, the new modified methods allow to naturally perform p-adaptivity, stopping the iterations when appropriate conditions are met. Moreover, the modification is very easy to be included in an existing implementation of an arbitrary high order iterative scheme and it does not ruin the possibility of parallelization, if this was achievable by the original method. An application to the ADER method for hyperbolic Partial Differential Equations (PDEs) is presented here. We explain how such framework can be interpreted as an arbitrary high order iterative scheme, by recasting it as a Deferred Correction (DeC) method, and how to easily modify it to obtain a more efficient formulation, in which a local a posteriori limiter can be naturally integrated leading to p-adaptivity and structure preserving properties. Finally, the novel approach is extensively tested against classical benchmarks for compressible gas dynamics to show the robustness and the computational efficiency.


翻译:我们提出了设计高效适应性任意高顺序方法的新范式。 我们考虑任意高顺序迭代方案,在每次迭代中取得一级的准确度,并修改这些高顺序迭代方案,以将特定迭代中实现的准确性与同一迭代的离散准确性相匹配。除了计算优势外,新的修改方法还允许自然地进行适应性,在满足适当条件时停止迭代。此外,修改非常容易被纳入任意高顺序迭代方案的现有实施中,并且不会破坏平行化的可能性,如果最初的方法可以做到这一点的话。此处介绍了对超偏偏偏偏偏部分差异(PDEs)的ADER方法的应用。我们解释这种框架如何可以被解释为任意高顺序迭代制方案,将它重新表述为延迟校正(DeC)方法,以及如何方便地修改它以获得更有效率的配方,使本地的后层限制者能够自然地整合成适应性和结构保存属性。最后,根据典型的气体弹性动态基准,对新式方法进行了广泛测试。

0
下载
关闭预览

相关内容

机器学习系统设计系统评估标准
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
72+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10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 Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3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
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
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016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
3+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 · 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
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
13+阅读 · 2021年3月29日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3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
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
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016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
3+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 · 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
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员