Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > cs > arXiv:1911.01166

帮助 | 高级搜索

计算机科学 > 数学软件

arXiv:1911.01166 (cs)
[提交于 2019年11月4日 ]

标题: 抽象与混合域有限元方法的自动化算法

标题: Abstractions and automated algorithms for mixed domain finite element methods

Authors:Cécile Daversin-Catty, Chris N. Richardson, Ada J. Ellingsrud, Marie E. Rognes
摘要: 混合维偏微分方程(PDEs)是耦合在不同拓扑维度域上定义的未知场的方程。 这类方程在地质学、生理学、生物学和断裂力学等多个科学领域中自然出现。 在低维子空间上施加非标准条件时,例如通过拉格朗日乘数,也会经常遇到混合维PDEs。 在本文中,我们提出了用于混合域和混合维PDEs(共维数最多为一,即nD-mD且|n-m| <= 1)的有限元离散化的一般抽象和算法。 我们引入了高层次的数学软件抽象以及用于表达和高效求解此类耦合系统的低层次算法。 此处介绍的概念也已在FEniCS有限元软件的背景下实现。 我们通过一系列示例展示了新功能,包括一个约束的泊松问题、一组斯托克斯型流动模型以及一个离子电扩散模型。
摘要: Mixed dimensional partial differential equations (PDEs) are equations coupling unknown fields defined over domains of differing topological dimension. Such equations naturally arise in a wide range of scientific fields including geology, physiology, biology and fracture mechanics. Mixed dimensional PDEs are also commonly encountered when imposing non-standard conditions over a subspace of lower dimension e.g. through a Lagrange multiplier. In this paper, we present general abstractions and algorithms for finite element discretizations of mixed domain and mixed dimensional PDEs of co-dimension up to one (i.e. nD-mD with |n-m| <= 1). We introduce high level mathematical software abstractions together with lower level algorithms for expressing and efficiently solving such coupled systems. The concepts introduced here have also been implemented in the context of the FEniCS finite element software. We illustrate the new features through a range of examples, including a constrained Poisson problem, a set of Stokes-type flow models and a model for ionic electrodiffusion.
主题: 数学软件 (cs.MS) ; 数值分析 (math.NA)
引用方式: arXiv:1911.01166 [cs.MS]
  (或者 arXiv:1911.01166v1 [cs.MS] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1911.01166
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Cécile Daversin-Catty [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2019 年 11 月 4 日 12:42:42 UTC (478 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
cs.MS
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2019-11
切换浏览方式为:
cs
cs.NA
math
math.NA

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号