We explore the convergence rate of the Ka\v{c}anov iteration scheme for different models of shear-thinning fluids, including Carreau and power-law type explicit quasi-Newtonian constitutive laws. It is shown that the energy difference contracts along the sequence generated by the iteration. In addition, an a posteriori computable contraction factor is proposed, which improves, on finite-dimensional Galerkin spaces, previously derived bounds on the contraction factor in the context of the power-law model. Significantly, this factor is shown to be independent of the choice of the cut-off parameters whose use was proposed in the literature for the Ka\v{c}anov iteration applied to the power-law model. Our analytical findings are confirmed by a series of numerical experiments.


翻译:我们探索了Ka\v{c}nov 迭代计划对包括Carreau和电法类型明确准纽顿州成文法在内的不同剪切液模型的趋同率。 这表明能源差异合同沿迭代产生的序列而成。 此外,还提出了一个事后可计算收缩系数, 该系数改进了在有限维度加列尔金空间上以前从电法模型中得出的收缩系数的界限。 重要的是,该系数被证明独立于在文献中提议用于Kav{c}anov 迭代的截断参数的选择,该参数适用于电法模型。 我们的分析结论得到了一系列数字实验的证实。

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
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
spinningup.openai 强化学习资源完整
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月17日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月22日
VIP会员
相关资讯
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
spinningup.openai 强化学习资源完整
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月17日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6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