We present an hp-adaptive virtual element method (VEM) based on the hypercircle method of Prager and Synge for the approximation of solutions to diffusion problems. We introduce a reliable and efficient a posteriori error estimator, which is computed by solving an auxiliary global mixed problem. We show that the mixed VEM satisfies a discrete inf-sup condition, with inf-sup constant independent of the discretization parameters. Furthermore, we construct a stabilization for the mixed VEM, with explicit bounds in terms of the local degree of accuracy of the method. The theoretical results are supported by several numerical experiments, including a comparison with the residual a posteriori error estimator. The numerics exhibit the p-robustness of the proposed error estimator. In addition, we provide a first step towards the localized flux reconstruction in the virtual element framework, which leads to an additional reliable a posteriori error estimator that is computed by solving local (cheap-to-solve and parallelizable) mixed problems. We provide theoretical and numerical evidence that the proposed local error estimator suffers from a lack of efficiency.


翻译:我们根据Prager 和 Synge 的超圆轴法提出了一种 hp-适应性虚拟元件方法(VEM), 以近似扩散问题的解决办法。 我们引入了可靠而高效的事后误差估计器, 其计算方法是解决一个辅助性的全球混合问题。 我们显示混合的 VEM 满足一个离散的内向性条件, 与离散参数无关的内向性常数常数 。 此外, 我们为混合的 VEM 构建了一个稳定度, 其精确度以当地方法的准确度为明确界限 。 理论结果得到了数项实验的支持, 包括与残余的后向误差估计器的比较。 数字显示了拟议误差估计器的p- robust 。 此外, 我们为虚拟要素框架中的局部通量性通量重建提供了第一步, 导致额外的可靠的后向误估计器, 通过解决本地( 草到溶和平行) 混合问题来计算。 我们提供了理论和数字证据, 证明拟议的局部误差估计器缺乏效率。

0
下载
关闭预览

相关内容

Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年5月15日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
176+阅读 · 2020年2月1日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
186+阅读 · 2019年10月10日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
270+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2017年8月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月28日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2017年8月15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