In this work, we focus on the Neumann-Neumann method (NNM), which is one of the most popular non-overlapping domain decomposition methods. Even though the NNM is widely used and proves itself very efficient when applied to discrete problems in practical applications, it is in general not well defined at the continuous level when the geometric decomposition involves cross-points. Our goals are to investigate this well-posedness issue and to provide a complete analysis of the method at the continuous level, when applied to a simple elliptic problem on a configuration involving one cross-point. More specifically, we prove that the algorithm generates solutions that are singular near the cross-points. We also exhibit the type of singularity introduced by the method, and show how it propagates through the iterations. Then, based on this analysis, we design a new set of transmission conditions that makes the new NNM geometrically convergent for this simple configuration. Finally, we illustrate our results with numerical experiments.


翻译:在这项工作中,我们的重点是Neumann-Neumann-Neumann方法(NNM),这是最受欢迎的非重叠域分解方法之一。尽管NNM在实际应用中被广泛使用,而且当应用到离散问题时证明非常有效,但一般而言,当几何分解涉及交叉点时,该方法在连续水平上没有很好的定义。我们的目标是调查这个稳妥的储存问题,并在连续水平上对方法进行全面分析,如果该方法应用于一个涉及一个交叉点的配置中简单的椭圆问题。更具体地说,我们证明算法产生的解决方案在交叉点上是独一无二的。我们还展示了该方法引入的单一性类型,并展示了该方法是如何通过迭代传播的。然后,根据这一分析,我们设计了一套新的传输条件,使新的NMM的地理分解为这种简单配置提供了完整的。最后,我们用数字实验来说明我们的结果。</s>

0
下载
关闭预览

相关内容

让 iOS 8 和 OS X Yosemite 无缝切换的一个新特性。 > Apple products have always been designed to work together beautifully. But now they may really surprise you. With iOS 8 and OS X Yosemite, you’ll be able to do more wonderful things than ever before.

Source: Apple - iOS 8
NeurlPS 2022 | 自然语言处理相关论文分类整理
专知会员服务
48+阅读 · 2022年10月2日
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+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
168+阅读 · 2019年10月11日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+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
26+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+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
【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
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014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 · 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 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
15+阅读 · 2022年11月1日
Arxiv
35+阅读 · 2021年8月2日
Learning in the Frequency Domain
Arxiv
11+阅读 · 2020年3月12日
VIP会员
相关资讯
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+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
26+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+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
【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
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014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 · 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 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员