In this paper, we consider the classical wave equation with time-dependent, spatially multiscale coefficients. We propose a fully discrete computational multiscale method in the spirit of the localized orthogonal decomposition in space with a backward Euler scheme in time. We show optimal convergence rates in space and time beyond the assumptions of spatial periodicity or scale separation of the coefficients. Further, we propose an adaptive update strategy for the time-dependent multiscale basis. Numerical experiments illustrate the theoretical results and showcase the practicability of the adaptive update strategy.


翻译:在本文中,我们考虑传统的波等式,以时间为依存、空间多尺度系数。我们建议一种完全独立的多尺度计算法,本着空间局部正方形分解的精神,及时采用后向尤勒办法。我们显示了超出空间周期或系数比例分离假设的空间和时间的最佳趋同率。此外,我们提出了基于时间的多尺度适应性更新战略。数字实验说明了理论结果,并展示了适应性更新战略的实用性。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
专知会员服务
18+阅读 · 2021年2月8日
一份简单《图神经网络》教程,28页ppt
专知会员服务
123+阅读 · 2020年8月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28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
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28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
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员