In this paper, we propose a $C^{0}$ interior penalty method for $m$th-Laplace equation on bounded Lipschitz polyhedral domain in $\mathbb{R}^{d}$, where $m$ and $d$ can be any positive integers. The standard $H^{1}$-conforming piecewise $r$-th order polynomial space is used to approximate the exact solution $u$, where $r$ can be any integer greater than or equal to $m$. Unlike the interior penalty method in [T.~Gudi and M.~Neilan, {\em An interior penalty method for a sixth-order elliptic equation}, IMA J. Numer. Anal., \textbf{31(4)} (2011), pp. 1734--1753], we avoid computing $D^{m}$ of numerical solution on each element and high order normal derivatives of numerical solution along mesh interfaces. Therefore our method can be easily implemented. After proving discrete $H^{m}$-norm bounded by the natural energy semi-norm associated with our method, we manage to obtain stability and optimal convergence with respect to discrete $H^{m}$-norm. Numerical experiments validate our theoretical estimate.


翻译:在本文中,我们建议对以美元为单位的Lipschitz 聚合域的封闭式Lipschitz多边域的美元价方程,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为内,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为内,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以内,以美元为单位,以美元为单位,以内,以美元为单位,以内,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以内,以内,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以内,以内,以内,以内,以内,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以内,以美元为单位,以内,以美元为单位,以美元为单位,以内,以内,以内,以内,以内,以美元为单位,以内,以内,以美元为单位,以美元为单位,以内,以内,以内,以内,以内,以内,以内,以美元为单位,以内,以内,以内,以内,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以内,以美元,以内,以内,以内,以内,

0
下载
关闭预览

相关内容

【硬核书】树与网络上的概率,716页pdf
专知会员服务
70+阅读 · 2021年12月8日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12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
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
8+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
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25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
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
7+阅读 · 2020年6月29日
Hyperspherical Variational Auto-Encoders
Arxiv
4+阅读 · 2018年9月26日
Arxiv
4+阅读 · 2017年12月25日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月1日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
8+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
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25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
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5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