The dynamics of cross-diffusion models leads to a high computational complexity for implicit difference schemes, turning them unsuitable for tasks when time is of the essence. We propose the use of two operator splitting schemes for nonlinear cross-diffusion processes in order to lower the computational load, and establish their stability properties using discrete $L^2$ energy methods. Furthermore, by attaining a stable factorization of the system matrix as a forward-backward pass, corresponding to the Thomas algorithm for self-diffusion processes, we show that the use of implicit cross-diffusion can be competitive in terms of execution time, widening the range of viable cross-diffusion coefficients for on-the-fly applications.


翻译:交叉扩散模型的动态导致隐含差异方案在计算上高度复杂,使其在时间紧迫时不适合任务。我们提议对非线性交叉扩散进程采用两种操作员分割计划,以降低计算负荷,并使用离散的2美元能源方法建立其稳定性特性。此外,通过实现系统矩阵的稳定化,作为前向后向传递,与Thomas自我扩散过程的算法相对应,我们表明,隐含交叉扩散的使用在实施时间方面可以具有竞争力,可以扩大在飞上应用的可行交叉扩散系数的范围。

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
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
124+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
专知会员服务
159+阅读 · 2020年1月16日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+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
41+阅读 · 2019年1月3日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25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 Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15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
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Arxiv
5+阅读 · 2017年12月14日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+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
41+阅读 · 2019年1月3日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25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 Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15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
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员