Optimal-order uniform-in-time $H^1$-norm error estimates are given for semi- and full discretizations of mean curvature flow of surfaces in arbitrarily high codimension. The proposed and studied numerical method is based on a parabolic system coupling the surface flow to evolution equations for the mean curvature vector and for the orthogonal projection onto the tangent space. The algorithm uses evolving surface finite elements and linearly implicit backward difference formulae. This numerical method admits a convergence analysis in the case of finite elements of polynomial degree at least two and backward difference formulae of orders two to five. Numerical experiments in codimension 2 illustrate and complement our theoretical results.


翻译:对任意高共融中表面平均曲率流的半离散和完全离散,给出了最佳级统一值$1美元-北纬误差估计数。拟议和研究的数字方法所依据的是一个抛物体系统,将表面流与平均曲率矢量的进化方程和正向空间的正向投影结合起来。算法使用不断演变的表面有限元素和线性隐含的后向偏差公式。这个数字方法承认了对单项2至5的至少两个和后向差异公式的有限元素进行的趋同分析。2项对正向2的数值实验说明并补充了我们的理论结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

剑桥大学《数据科学: 原理与实践》课程,附PPT下载
专知会员服务
49+阅读 · 2021年1月20日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7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
【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
机器学习在材料科学中的应用综述,21页pdf
专知会员服务
48+阅读 · 2019年9月24日
无惧秋招,您的地狱级NLP算法工程师训练计划请查收
夕小瑶的卖萌屋
3+阅读 · 2019年9月19日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2018年7月25日
最全数据科学学习资源:Python、线性代数、机器学习...
人工智能头条
12+阅读 · 2018年5月14日
随波逐流:Similarity-Adaptive and Discrete Optimization
我爱读PAMI
5+阅读 · 2018年2月6日
资源|斯坦福课程:深度学习理论!
全球人工智能
17+阅读 · 2017年11月9日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月23日
VIP会员
相关资讯
无惧秋招,您的地狱级NLP算法工程师训练计划请查收
夕小瑶的卖萌屋
3+阅读 · 2019年9月19日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2018年7月25日
最全数据科学学习资源:Python、线性代数、机器学习...
人工智能头条
12+阅读 · 2018年5月14日
随波逐流:Similarity-Adaptive and Discrete Optimization
我爱读PAMI
5+阅读 · 2018年2月6日
资源|斯坦福课程:深度学习理论!
全球人工智能
17+阅读 · 2017年11月9日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员