Time Discretization(시간 이산화)란 무엇입니까?
Time Discretization 시간 이산화 - We present a strong residual-based a posteriori error estimate for a finite element based space-time discretization of the linear stochastic convected heat equation with additive noise. [1] It is numerically solved using Haar wavelet and time discretization and validated with real datasets of Digg and Twitter social networks. [2] Under the weak regularity assumptions of solution, we present a numerical scheme based on the L1 method for time discretization on graded mesh and the Grunwald-Letnikov formula for spatial discretization on uniform mesh. [3] The major contributions made in this paper apply a direct approach based on a combination of time discretization and the Laplace transform method to transcribe the fractional differential problem under study into a dynamic linear equations system. [4] We propose a Crank-Nicolson scheme for the time discretization of the evolutive problems. [5] The time discretization is accomplished via the Grunwald-Letnikov formulation with second-order accuracy and the spatial derivatives are discretized by the LRBF–FD. [6] We present parallel adaptive results for a discontinuous Galerkin space-time discretization for acoustic and elastic waves with attenuation. [7] We consider the space-time discretization of the diffusion equation, using an isogeometric analysis (IgA) approximation in space and a discontinuous Galerkin (DG) approximation in time. [8] We integrate the mixed DG method for the spatial discretization with the \emph{Energy Quadratization} (EQ) approach for the time discretization. [9] The well-known classical ADMM can be obtained after the time discretization of the dynamical system. [10] So, we use the L1 scheme on graded meshes for time discretization. [11] For the time discretization, we consider the popular $L1$ finite difference approximation, which converges with order $\mathcal {O}((\Delta \tau )^{2-\alpha })$ for functions which are twice continuously differentiable. [12] A special feature of the proposed DT concept is the clearly formulated principles of the observed process’ time discretization and the space in which the movement of ground vehicles and aircraft occurs. [13] The method entails the mesh creation, space and time discretization, and solving Fick's second law at each node using finite difference-based numerical schemes. [14] The time discretization has been done using the implicit Euler method. [15] In particular, replacing the classic Fourier transform with the convolution quadrature method for time discretization, the boundary integral equations for the Helmholtz equation with complex wave numbers can be obtained to guarantee the numerically approximate causality property of the scattered field under some condition. [16] Our novel combined approximation algorithm is based on the linearized Taylor approach for the time discretization, while the spectral Chebyshev collocation method is utilized for the space variables. [17] Through a perturbative analysis, we investigate the reason of this behaviour, leading to a negative answer: retaining the main features of stochastic Hamiltonian problems does not happen straightforwardly for any time discretization. [18] Our global moment optimization approach natively handles continuous time constraints without any need for time discretization. [19] Present method is purely based on the time discretization of Hermite wavelets series approximations with collocation technique. [20] The well-known generalized single step single solve (GSSSS-1) framework is next employed for the first-order system for the time discretization. [21] We investigate artificial compressibility (AC) techniques for the time discretization of the incompressible Navier–Stokes equations. [22] The time discretization is based on an implicit-explicit Runge-Kutta method which couples properly the hyperbolic part and the stiff source terms, avoiding the use of a very small time step; the use of complex arithmetic increases accuracy in the implicit treatment of stiff terms. [23] In this paper, the nonlinear Benjamin–Bona–Mahony–Burgers (BBMB) equation is solved using the septic Hermite collocation method (SHCM) for the space discretization and Crank–Nicholson scheme for the time discretization. [24] , the dependence of LSPG and space-time LSPG projection on the time discretization and the exponential growth in time exhibited by a posteriori error bounds for both Galerkin and LSPG projection. [25] Time discretization is applied to the forward equation of the state variable as well as the backward equation to yield a recursive system with terminal conditions. [26] This numerical method is based on the Gauss-Legendre quadrature rule that obtains several values of unknown function at each step and it will be shown that the order of the convergence is $O(M^{−4})$, where M is the number of the nodes in the time discretization. [27] A numerical algorithm is proposed based on the tangent plane scheme for the LLG part and using a finite element and boundary element coupling as spatial discretization and the backward Euler method and Convolution Quadrature as time discretization for the interior Maxwell part and the boundary, respectively. [28] A fifth-order Runge-Kutta method for time discretization and a characteristicbased scheme for convective terms were used in this code. [29] In the optimization model developed in this paper, we formulate the task execution time in a continuous way, which can avoid the trade-off between calculation accuracy and efficiency, even the infeasibility, caused by time discretization. [30] This paper derives a weak convergence theorem of the time discretization of the slow component for a two-time-scale stochastic evolutionary equations on interval [0, 1]. [31] We prove the convergence properties of the method when the time discretization is refined. [32] The main goal of this work is to implement the continuous-time particle filter without a time discretization. [33] Moreover, we devise an alternative discrete gradient that yields a time discretization that can additionally conserve Gauss' law. [34] Then, we apply iteratively the analysis on the fully implicit Euler scheme and show the convergence of the method uniformly with respect to the time discretization. [35] In the first method, a time discretization is accomplished via the compact finite difference, while the fourth kind shifted Chebyshev polynomials are used to discretize the spatial derivative. [36] We use a semi-implicit spectral deferred correction time method for time discretization, which allows a relative large time step and avoids computation of a Jacobian matrix. [37] For this purpose, the numerical algorithm differential quadrature method and Crank–Nicolson scheme are used for space and time discretization, respectively. [38] A time discretization based on variational approximation is proposed along with numerical experiments and comparisons with other models. [39] Firstly, a Hermite and Newton quadratic interpolation polynomial have been used for time discretization and central quotient has used in spatial direction. [40]우리는 추가 노이즈가 있는 선형 확률론적 대류 열 방정식의 유한 요소 기반 시공 이산화에 대한 강력한 잔차 기반 사후 오류 추정치를 제시합니다. [1] Haar 웨이블릿과 시간 이산화를 사용하여 수치적으로 해결하고 Digg 및 Twitter 소셜 네트워크의 실제 데이터 세트로 검증합니다. [2] 해의 약한 규칙성 가정 하에서 우리는 등급 메쉬의 시간 이산화를 위한 L1 방법과 균일한 메쉬의 공간 이산화를 위한 Grunwald-Letnikov 공식을 기반으로 하는 수치 체계를 제시합니다. [3] 이 논문의 주요 기여는 연구 중인 분수 미분 문제를 동적 선형 방정식 시스템으로 변환하기 위해 시간 이산화와 라플라스 변환 방법의 조합에 기반한 직접 접근 방식을 적용합니다. [4] 우리는 진화 문제의 시간 이산화를 위한 Crank-Nicolson 방식을 제안합니다. [5] 시간 이산화는 2차 정확도로 Grunwald-Letnikov 공식을 통해 수행되고 공간 도함수는 LRBF-FD에 의해 이산화됩니다. [6] 감쇠가 있는 음향 및 탄성파에 대한 불연속 Galerkin 시공간 이산화에 대한 병렬 적응 결과를 제시합니다. [7] 우리는 공간에서 등기하학적 분석(IgA) 근사와 시간에서 불연속 Galerkin(DG) 근사를 사용하여 확산 방정식의 시공간 이산화를 고려합니다. [8] 공간 이산화를 위한 혼합 DG 방법을 시간 이산화를 위한 \emph{Energy Quadratization}(EQ) 접근 방식과 통합합니다. [9] 잘 알려진 고전적인 ADMM은 동적 시스템의 시간 이산화 후에 얻을 수 있습니다. [10] 그래서 우리는 시간 이산화를 위해 등급이 매겨진 메쉬에 L1 방식을 사용합니다. [11] 시간 이산화를 위해 우리는 인기 있는 $L1$ 차수로 수렴하는 유한 차분 근사 $\mathcal {O}((\Delta \tau )^{2-\alpha })$ 두 번 연속 미분 가능한 함수에 대해. [12] 제안된 DT 개념의 특별한 특징은 관찰된 프로세스의 시간 이산화와 지상 차량 및 항공기의 움직임이 발생하는 공간의 명확하게 공식화된 원칙입니다. [13] 이 방법은 메쉬 생성, 공간 및 시간 이산화 및 유한 차분 기반 수치 체계를 사용하여 각 노드에서 Fick의 두 번째 법칙을 해결하는 것을 수반합니다. [14] 시간 이산화는 암시적 오일러 방법을 사용하여 수행되었습니다. [15] 특히, 고전적인 푸리에 변환을 시간 이산화를 위한 컨볼루션 직교법으로 대체하면 복소수를 갖는 헬름홀츠 방정식에 대한 경계 적분 방정식을 얻을 수 있어 특정 조건에서 산란장의 수치적 근사 인과 특성을 보장할 수 있습니다. [16] 우리의 새로운 결합 근사 알고리즘은 시간 이산화를 위한 선형화된 Taylor 접근 방식을 기반으로 하는 반면 스펙트럼 Chebyshev collocation 방법은 공간 변수에 사용됩니다. [17] 섭동 분석을 통해 우리는 이 행동의 원인을 조사하여 부정적인 대답으로 이어집니다. 확률적 해밀턴 문제의 주요 특징을 유지하는 것은 시간 이산화에 대해 직접적으로 발생하지 않습니다. [18] 당사의 글로벌 모멘트 최적화 접근 방식은 기본적으로 시간 이산화 없이 연속 시간 제약을 처리합니다. [19] 현재의 방법은 순전히 배열 기법을 사용한 Hermite 웨이블릿 시리즈 근사의 시간 이산화에 기반합니다. [20] 다음으로 잘 알려진 일반화된 단일 단계 단일 해결(GSSSS-1) 프레임워크가 시간 이산화를 위한 1차 시스템에 사용됩니다. [21] 우리는 비압축성 나비에-스토크스 방정식의 시간 이산화를 위한 인공 압축성(AC) 기술을 조사합니다. [22] 시간 이산화는 암시적-명시적 Runge-Kutta 방법을 기반으로 하며, 이 방법은 쌍곡선 부분과 경직성 소스 항을 적절하게 연결하여 매우 작은 시간 단계의 사용을 피합니다. 복소수 산술을 사용하면 뻣뻣한 항을 암시적으로 처리할 때 정확도가 높아집니다. [23] 이 논문에서 비선형 Benjamin-Bona-Mahony-Burgers(BBMB) 방정식은 공간 이산화를 위한 septic Hermite collocation method(SHCM)와 시간 이산화를 위한 Crank-Nicholson 방식을 사용하여 풀립니다. [24] , Galerkin 및 LSPG 투영 모두에 대한 사후 오차 한계에 의해 나타나는 시간 이산화 및 시간의 기하급수적 성장에 대한 LSPG 및 시공 LSPG 투영의 의존성. [25] 시간 이산화는 상태 변수의 순방향 방정식과 역방향 방정식에 적용되어 최종 조건이 있는 재귀 시스템을 생성합니다. [26] 이 수치적 방법은 각 단계에서 미지수의 여러 값을 구하는 Gauss-Legendre 구적법칙을 기반으로 하며 수렴의 순서가 $O(M^{−4})$임을 보여줍니다. 여기서 M은 시간 이산화의 노드 수. [27] 수치 알고리즘은 LLG 부품에 대한 접평면 방식을 기반으로 유한 요소를 사용하여 제안 및 공간 이산화 및 역방향 오일러 방법으로서의 경계 요소 결합 및 내부 Maxwell 부분에 대한 시간 이산화로서 Convolution Quadrature 및 경계, 각각. [28] 이 코드에서는 시간 이산화를 위한 5차 Runge-Kutta 방법과 대류 항에 대한 특성 기반 체계를 사용했습니다. [29] 본 논문에서 개발된 최적화 모델에서는 작업 실행 시간을 연속적인 방식으로 공식화하여 시간 이산화로 인한 계산 정확도와 효율성, 심지어 실행 불가능성 간의 균형을 피할 수 있습니다. [30] 이 논문은 구간 [0, 1]에서 2-시간 규모 확률론적 진화 방정식에 대한 느린 성분의 시간 이산화의 약한 수렴 정리를 유도합니다. [31] 우리는 시간 이산화를 정제할 때 방법의 수렴 특성을 증명합니다. [32] 이 작업의 주요 목표는 시간 이산화 없이 연속 시간 입자 필터를 구현하는 것입니다. [33] 게다가, 우리는 추가로 가우스 법칙을 보존할 수 있는 시간 이산화를 생성하는 대안적인 이산 기울기를 고안했습니다. [34] 그런 다음, 완전 암시적 오일러 방식에 대한 분석을 반복적으로 적용하고 시간 이산화에 대해 균일하게 방법의 수렴을 보여줍니다. [35] 첫 번째 방법은 컴팩트 유한 차분을 통해 시간 이산화를 수행하는 반면, 공간 도함수를 이산화하는 데 4종 이동된 체비쇼프 다항식을 사용합니다. [36] 우리는 상대적으로 큰 시간 단계를 허용하고 야코비 행렬의 계산을 피하는 시간 이산화를 위해 반 암시적 스펙트럼 지연 보정 시간 방법을 사용합니다. [37] 이를 위해 공간 및 시간 이산화에는 수치 알고리즘 미분 구적법과 크랭크-니콜슨 기법이 각각 사용됩니다. [38] 수치적 실험 및 다른 모델과의 비교와 함께 변동 근사에 기반한 시간 이산화를 제안합니다. [39] 먼저 시간 이산화를 위해 Hermite 및 Newton 2차 보간 다항식을 사용하고 공간 방향으로 중심 몫을 사용했습니다. [40]
finite element method 유한 요소법
In addition, a method of characteristics for the time discretization combined with a finite element method in the spatial discretization has been implemented. [1] We use the backward Euler method for time discretization and the lowest order Crouzeix-Raviart nonconforming finite element method for space discretization. [2] The numerical approximation is based on the finite element method together with the Neumark’s approximation in time discretization. [3] In numerical parts, we first obtained a numerical scheme for problem by $P_1$-finite element method for space discretization and implicit Euler scheme for time discretization. [4] Secondly, we consider spatial and time discretizations of the time-dependent elliptic membrane shell by finite element method and Newmark scheme, respectively. [5] Due to the difficulty of solving the true solution for the stochastic age-structured HIV/AIDS model, we propose a full-discrete scheme using the Galerkin finite element method in age discretization and the Euler’s scheme in time discretization. [6] In this method, a modified leap–frog scheme is applied for time discretization and a Galerkin finite element method is applied for spatial discretization. [7] The Galerkin finite element method, based on cubic trigonometric B-spline for the space discretization and fourth order Runge Kutta method for time discretization is proposed for numerical solution of the Regularized Long Wave (RLW) equation. [8]또한 공간 이산화에서 유한 요소 방법과 결합된 시간 이산화를 위한 특성 방법이 구현되었습니다. [1] 우리는 시간 이산화를 위해 역방향 오일러 방법을 사용하고 공간 이산화를 위해 최하위 Crouzeix-Raviart 부적합 유한 요소 방법을 사용합니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5] nan [6] nan [7] nan [8]
strong stability preserving 강한 안정성 보존
Time discretization is performed with a strong-stability preserving Runge-Kutta scheme. [1] Fully explicit and explicit-implicit strong stability preserving Runge-Kutta methods can be used for the time discretization for the sake of bound-preserving. [2] Inspired by some crucial observations at the PDE level, we construct the provably PCP schemes by using the locally divergence-free DG schemes of the recently proposed symmetrizable RMHD equations as the base schemes, a limiting technique to enforce the PCP property of the DG solutions, and the strong-stability-preserving methods for time discretization. [3] The time discretization consists of an explicit strong-stability-preserving three-stage Runge-Kutta method while a flux-corrected-transport (FCT) method coupled with Dunford-Taylor representations of fractional operators is advocated for the space discretization. [4] For the time discretization, we use strong stability preserving schemes. [5] It is proven that the resulting well-balanced DG schemes, coupled with strong stability preserving time discretizations, satisfy a weak positivity property, which implies that one can apply a simple existing limiter to effectively enforce the positivity-preserving property, without losing high-order accuracy and conservation. [6] We use the strong stability preserving RungeKutta method for time discretization and the time step is independent of the size of cut element. [7]시간 이산화는 강한 안정성 보존 Runge-Kutta 방식으로 수행됩니다. [1] 완전 명시적 및 명시적-암시적 강력한 안정성 보존 Runge-Kutta 방법은 경계 보존을 위한 시간 이산화에 사용할 수 있습니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5] nan [6] nan [7]
finite difference method 유한 차분법
Accurate numerical scheme is proposed using $$\theta$$ θ -method in time discretization and non-standard finite difference method in space discretization. [1] The numerical solution was obtained using a finite difference method in which the upwind scheme was used for space derivatives and the third-order Runge–Kutta scheme was used for time discretization. [2] ABSTRACT In this paper, a finite difference-based numerical approach is developed for time-fractional Schrödinger equations with one or multidimensional space variables, with the use of fractional linear multistep method for time discretization and finite difference method for spatial discretization. [3] In this method, a modified leap-frog finite difference method is adopted for time discretization and a Fourier pseudo-spectral method is employed for spatial discretization. [4] The time discretization is accomplished by means of an implicit method based on the $$\theta $$ -weighted and finite difference methods, while the spatial discretization is described with the help of the finite difference scheme derived from the local radial basis function method. [5] For time discretization of the function we use finite difference method with Rubin Graves linearization and polynomial scaling functions are used for the space discretization. [6]시간 이산화에서는 $$\theta$$ θ -방법을 사용하고 공간 이산화에서는 비표준 유한 차분 방법을 사용하여 정확한 수치 기법을 제안합니다. [1] 공간 도함수에 대해 upwind 방식을 사용하고 시간 이산화에 대해 3차 Runge-Kutta 방식을 사용하는 유한 차분 방법을 사용하여 수치적 해를 구했습니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5] nan [6]
finite volume method 유한 체적법
In this paper we consider the Runge-Kutta (RK) time discretization, when the space discretization can be high-order finite volume method, discontinuous Galerkin method or others. [1] The mathematical model is numerically justified by comparison of CA approach with the Finite Volume Method for the space discretization and Discontinuous Galerkin Method for the implicit time discretization of pedestrian flow model. [2] The numerical method is based on flexible time discretization and a finite volume method in space variables. [3] A finite volume method is applied to develop space-time discretizations for parabolic equations based on an equation error method. [4]이 논문에서는 공간 이산화가 고차 유한 체적 방법, 불연속 Galerkin 방법 등일 수 있는 경우 Runge-Kutta(RK) 시간 이산화를 고려합니다. [1] 수학적 모델은 공간 이산화를 위한 유한 체적 방법과 보행자 흐름 모델의 암시적 시간 이산화를 위한 불연속 Galerkin 방법과 CA 접근법을 비교하여 수치적으로 정당화됩니다. [2] nan [3] nan [4]
finite element space 유한 요소 공간
For the Landau--Lifshitz--Gilbert (LLG) equation of micromagnetics we study linearly implicit backward difference formula (BDF) time discretizations up to order 5 combined with higher-order non-conforming finite element space discretizations, which are based on the weak formulation due to Alouges but use approximate tangent spaces that are defined by averaged rather than pointwise orthogonality constraints. [1] For the fully-discrete DG scheme, we employ a piecewise linear finite element space for spatial discretization, whereas the time discretization is carried out with the implicit backward Euler method. [2] The detailed formulation of the model is presented followed by its numerical implementation by finite element (space discretization) and Newmark (time discretization) methods. [3]Landau--Lifshitz--Gilbert(LLG) 마이크로 자기 방정식의 경우, 우리는 약함을 기반으로 하는 고차 비순응 유한 요소 공간 이산화와 결합된 최대 차수 5까지 선형 암시적 역차 공식(BDF) 시간 이산화를 연구합니다. Alouges로 인해 공식화되지만 점별 직교성 제약 조건보다 평균에 의해 정의되는 근사 접선 공간을 사용합니다. [1] 완전 이산 DG 방식의 경우 공간 이산화를 위해 조각별 선형 유한 요소 공간을 사용하는 반면 암시적 역방향 오일러 방법을 사용하여 시간 이산화를 수행합니다. [2] nan [3]
fully discrete finite 완전 이산 유한
We develop a fully discrete finite volume element scheme of the two-dimensional space-fractional convection–diffusion equation using the finite volume element method to discretize the space-fractional derivative and Crank–Nicholson scheme for time discretization. [1] We introduce a time discretization by the use of a backward Euler scheme combined with fully discrete finite element method to approximate the penalized problem and establish an error estimate for the velocity and the pressure which will be used to show the convergence of the approximate solution to the solution of the initial problem. [2] In the paper we first carry out a detailed analysis of the properties of the solution which lays down a theoretical foundation and guidance for numerical analysis, we then present a family of three-parameters fully discrete finite element methods which differ mainly in their time discretizations and contains many well-known schemes (such as the explicit and implicit Euler schemes and the Crank-Nicolson scheme) with different combinations of time discetization strategies. [3]우리는 공간-분수 도함수를 이산화하기 위한 유한 체적 요소 방법과 시간 이산화를 위한 크랭크-니콜슨 방법을 사용하여 2차원 공간-분수 대류-확산 방정식의 완전 이산 유한 체적 요소 계획을 개발합니다. [1] 우리는 벌점 문제를 근사화하기 위해 완전 이산 유한 요소 방법과 결합된 역방향 오일러 방식을 사용하여 시간 이산화를 소개하고, 초기 문제의 해결. [2] nan [3]
radial basis function 방사형 기저 함수
We propose a novel scheme using the space–time radial basis function with advantages in time discretization. [1] Afterward, the analysis of the numerical method describing the two-dimensional prostate tumor growth problem, based on radial basis function-generated finite difference (RBF-FD) scheme, in combination with a first-order time discretization has been done. [2]우리는 시간 이산화에 장점이 있는 시공간 방사형 기저 함수를 사용하는 새로운 방식을 제안합니다. [1] 그 후, 1차 시간 이산화와 결합하여 방사형 기저 함수 생성 유한 차분(RBF-FD) 방식을 기반으로 하는 2차원 전립선 종양 성장 문제를 설명하는 수치적 방법의 분석이 수행되었습니다. [2]
Implicit Time Discretization 암시적 시간 이산화
The semi-implicit time discretization based on a reformulation of the system gives a well-posed elliptic system, which is shown to preserve solution positivity for arbitrary time steps. [1] The solutions are constructed with the aid of an implicit time discretization and tools from geometric measure theory to pass to the limit. [2] The mathematical model is numerically justified by comparison of CA approach with the Finite Volume Method for the space discretization and Discontinuous Galerkin Method for the implicit time discretization of pedestrian flow model. [3] The numerical implementation of these techniques in a numerical approach based on general spherical harmonics, nodal collocation method, for arbitrary odd order L , and fully implicit time discretization, is verified on the AECL-7236 PHWR benchmark transient, showing the validity and convergence of the P 1 and P 3 approximations and the ability of the method to give accurate results for the relative power and scalar flux when a coarse spatial mesh combined with advanced homogenization techniques is used. [4] We show that the semi-implicit time discretization approaches previously introduced for multilayer shallow water models for the barotropic case can be also applied to the variable density case with Boussinesq approximation. [5] Efficient iterative algorithms are also constructed to solve the second-order implicit time discretization. [6] The proposed method allows for large time steps, while avoiding the solution of large linear systems, which would be required by an implicit time discretization technique. [7] In order to overcome a time restriction caused by CFL condition, an implicit time discretization of inflow fluxes and an explicit time discretization of outflow fluxes are used in an iterative procedure. [8]시스템의 재구성을 기반으로 하는 반-암시적 시간 이산화는 임의의 시간 단계에 대해 솔루션 양성을 유지하는 것으로 표시되는 잘 배치된 타원 시스템을 제공합니다. [1] 해는 암시적 시간 이산화와 기하 측정 이론의 도구를 사용하여 구성되어 한계에 도달합니다. [2] 수학적 모델은 공간 이산화를 위한 유한 체적 방법과 보행자 흐름 모델의 암시적 시간 이산화를 위한 불연속 Galerkin 방법과 CA 접근법을 비교하여 수치적으로 정당화됩니다. [3] nan [4] nan [5] nan [6] nan [7] nan [8]
Order Time Discretization 주문 시간 이산화
In this framework, this study deals with the development and validation of a fully explicit, density-based solver for supersonic compressible flows, using the OpenFOAM library and featuring Runge–kutta fourth order time discretization and the Kurganov central flux splitting scheme. [1] Second-order time discretization scheme in two adjacent time layer can be obtained with the IMEX-RK method. [2] In addition, we propose and analyse the high-order time discretization by a scheme that can be interpreted as a variant of continuous-Galerkin or particular Runge-Kutta methods applied to a modified system. [3] Afterward, the analysis of the numerical method describing the two-dimensional prostate tumor growth problem, based on radial basis function-generated finite difference (RBF-FD) scheme, in combination with a first-order time discretization has been done. [4] The results inform future work on high-order time discretizations for enriched finite element discretizations, which use non-polynomial basis functions to resolve nonsmooth features. [5] Furthermore, a finite element approximation of the corrected eddy model with first-order and second-order time discretization are also presented. [6]이 프레임워크에서 이 연구는 OpenFOAM 라이브러리를 사용하고 Runge-kutta 4차 시간 이산화 및 Kurganov 중앙 자속 분할 방식을 특징으로 하는 초음속 압축성 흐름에 대한 완전히 명시적인 밀도 기반 솔버의 개발 및 검증을 다룹니다. [1] 두 개의 인접한 시간 계층에서 2차 시간 이산화 기법은 IMEX-RK 방법을 사용하여 얻을 수 있습니다. [2] nan [3] 그 후, 1차 시간 이산화와 결합하여 방사형 기저 함수 생성 유한 차분(RBF-FD) 방식을 기반으로 하는 2차원 전립선 종양 성장 문제를 설명하는 수치적 방법의 분석이 수행되었습니다. [4] nan [5] nan [6]
Kuttum Time Discretization Kuttum 시간 이산화
Together the third-order TVD Runge–Kutta time discretization, we can obtain the high-order accurate scheme, which keeps equilibrium state across the discontinuity in space, to solve the scalar conservation laws with discontinuous flux function. [1] The space discretizations are supplemented with Runge-Kutta time discretizations. [2] Then, the system is discretized by using the discontinuous Galerkin method with a third-order Runge-Kutta time discretization. [3] In this paper, we extend WENO methods with large time-stepping SSP integrating factor Runge–Kutta time discretization to solve general nonlinear two-dimensional (2D) problems by a splitting method. [4] At last we extend this Eulerian scheme to arbitrary orders of accuracy using a Runge–Kutta time discretization, polynomial reconstruction and an a posteriori MOOD limiting strategy. [5] In this part of the domain, the IMEX Runge-Kutta time discretization and the high order discontinuous Galerkin spectral element method are applied to achieve high accuracies in the bulk phases. [6]3차 TVD Runge-Kutta 시간 이산화와 함께 우리는 불연속 플럭스 함수로 스칼라 보존 법칙을 풀기 위해 공간의 불연속성에 걸쳐 평형 상태를 유지하는 고차 정확한 계획을 얻을 수 있습니다. [1] 공간 이산화는 Runge-Kutta 시간 이산화로 보완됩니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5] nan [6]
Explicit Time Discretization 명시적 시간 이산화
The Euler equations are split into stiff and non-stiff terms that are solved by the implicit and explicit time discretization method, respectively, in order to improve the computational efficiency for low Mach flows. [1] The stability provided by the interpolator is formally proved for cartesian meshes and its rotations, using fully-explicit time discretizations. [2] The main feature of the proposed methods is that energy stability is preserved at the fully discrete level by using suitable reformulations of the continuous equations and implicit-explicit time discretization schemes. [3] The first part of the article will discuss implicit-explicit time discretizations which satisfy the energy stability. [4]오일러 방정식은 낮은 마하 흐름에 대한 계산 효율성을 향상시키기 위해 묵시적 시간 이산화 방법과 명시적 시간 이산화 방법에 의해 각각 해결되는 경직성 및 비경성성 항으로 분할됩니다. [1] 보간기에 의해 제공되는 안정성은 완전 명시적 시간 이산화를 사용하여 데카르트 메쉬 및 회전에 대해 공식적으로 입증됩니다. [2] nan [3] nan [4]
Euler Time Discretization 오일러 시간 이산화
Emerging from the Euler time discretization, we analyze the corresponding H(curl)-elliptic QVI and prove its existence using a fixed-point argument in combination with techniques from variational inequalities and Maxwell’s equations. [1] Further, a priori error estimate is derived for the semi-discrete problem obtained with the backward Euler time discretization. [2]오일러 시간 이산화에서 나온 우리는 해당 H(컬)-타원 QVI를 분석하고 변동 부등식 및 Maxwell 방정식의 기술과 함께 고정 소수점 인수를 사용하여 그 존재를 증명합니다. [1] 또한, 역방향 오일러 시간 이산화로 얻은 반이산 문제에 대해 선험적 오류 추정치가 유도됩니다. [2]
Step Time Discretization 단계 시간 이산화
The two-step time discretization proposed by Dahlquist, Liniger and Nevanlinna is variable step $G$-stable. [1] This report considers a variable step time discretization algorithm proposed by Dahlquist, Liniger and Nevanlinna and applies the algorithm to the unsteady Stokes/Darcy model. [2]Dahlquist, Liniger 및 Nevanlinna가 제안한 2단계 시간 이산화는 가변 단계 $G$-안정적입니다. [1] 이 보고서는 Dahlquist, Liniger 및 Nevanlinna가 제안한 가변 단계 시간 이산화 알고리즘을 고려하고 비정상 Stokes/Darcy 모델에 알고리즘을 적용합니다. [2]
Space Time Discretization 시공간 이산화
In this computational framework, LBE is regarded as a special space time discretization of the discrete Boltzmann equation in the characteristic direction and the streaming step is carried out by solving a linear advection equation in an Eulerian framework. [1] In this study, results and performance of a flat and a simplex space time discretization are verified and analyzed. [2]이 계산 프레임워크에서 LBE는 특성 방향의 이산 볼츠만 방정식의 특수 시공간 이산화로 간주되며 스트리밍 단계는 오일러 프레임워크에서 선형 이류 방정식을 풀어서 수행됩니다. [1] 본 연구에서는 평면 및 심플렉스 시공간 이산화의 결과와 성능을 검증하고 분석합니다. [2]
Variational Time Discretization 변동 시간 이산화
We present a unified analysis for a family of variational time discretization methods, including discontinuous Galerkin methods and continuous Galerkin–Petrov methods, applied to non-stiff initial value problems. [1] Furthermore, a variational time discretization of this spline model is proposed and the convergence to a suitably relaxed time continuous model is discussed via Γ-convergence methodology. [2]우리는 비경직성 초기값 문제에 적용되는 불연속 Galerkin 방법 및 연속 Galerkin-Petrov 방법을 포함하여 다양한 시간 이산화 방법 제품군에 대한 통합 분석을 제시합니다. [1] 또한, 이 스플라인 모델의 변동 시간 이산화가 제안되고 적절하게 완화된 시간 연속 모델로의 수렴이 Γ-수렴 방법론을 통해 논의됩니다. [2]
Galerkin Time Discretization Galerkin 시간 이산화
Start from the Pfaff action functional, the technique of variational integrators combined with discontinuous Galerkin time discretization is used to derive numerical schemes for Birkhoffian systems. [1] Key ingredients are the arbitrary degree discontinuous Galerkin time discretization of the primal and dual problems for the Dual Weighted Residual (DWR) approach, an a posteriori error estimation for the transport problem coupled with flow and its implementation in an advanced software architecture. [2]Pfaff 함수 함수에서 시작하여 불연속 Galerkin 시간 이산화와 결합된 변동 적분기 기술을 사용하여 Birkhoffian 시스템에 대한 수치 체계를 도출합니다. [1] 핵심 요소는 DWR(Dual Weighted Residual) 접근 방식에 대한 원시 및 이중 문제의 임의도 불연속 Galerkin 시간 이산화, 흐름과 결합된 전송 문제에 대한 사후 오류 추정 및 고급 소프트웨어 아키텍처에서의 구현입니다. [2]
time discretization scheme 시간 이산화 방식
Numerical examples are given to verify the robustness of the time discretization schemes with respect to data regularity. [1] Several time discretization schemes for the incompressible Navier–Stokes equations (iNSE) in moving domains have been proposed. [2] Appropriate marching-on-in-time discretization schemes are developed for each formulation that fully conform to the temporal Sobolev space properties of the integral equations. [3] In this contribution, the phase field model for dynamic brittle fracture is investigated with an emphasis on the time discretization scheme. [4] The computational efficiency of the DIFST scheme in terms of CPU time and temporal error estimation is computed and compared with other time discretization schemes. [5] An appropriate marching-on-in-time discretization scheme is developed that fully conforms to the spatial and temporal Sobolev space properties of the integral equations. [6] The main feature of the proposed methods is that energy stability is preserved at the fully discrete level by using suitable reformulations of the continuous equations and implicit-explicit time discretization schemes. [7] Mesh convergence, time step convergence, time discretization scheme and length of relaxation zone are all carried out. [8] Finally, we provide a case study on UAV trajectory design for aerial data harvesting from distributed sensors, and numerically show that the proposed flexible path discretization and path compression schemes can significantly reduce the UAV trajectory design complexity yet achieve favorable rate performance as compared to conventional path/time discretization schemes. [9] We prove that under certain conditions, the new time discretization scheme satisfies an energy law. [10] The solution of these problems involves spatial and time discretization schemes and approaches for handling the coupling of fluid flow and phase behavior. [11] Based on the Crank-Nicolson method, a time discretization scheme is discussed and related error estimates are derived. [12] Second-order time discretization scheme in two adjacent time layer can be obtained with the IMEX-RK method. [13] The unconditional stability of the proposed time discretization scheme is proven. [14]데이터 규칙성과 관련하여 시간 이산화 방식의 견고성을 검증하기 위해 수치적 예가 제공됩니다. [1] 이동 영역에서 비압축성 나비에-스토크스 방정식(iNSE)에 대한 여러 시간 이산화 방식이 제안되었습니다. [2] 적분 방정식의 시간적 소볼레프 공간 속성을 완전히 따르는 각 공식에 대해 적절한 행진 시간 이산화 계획이 개발되었습니다. [3] 이 기여에서 동적 취성 파괴에 대한 위상 필드 모델은 시간 이산화 방식에 중점을 두고 조사됩니다. [4] CPU 시간 및 시간 오류 추정 측면에서 DIFST 방식의 계산 효율성을 계산하고 다른 시간 이산화 방식과 비교합니다. [5] nan [6] nan [7] nan [8] nan [9] nan [10] nan [11] nan [12] 두 개의 인접한 시간 계층에서 2차 시간 이산화 기법은 IMEX-RK 방법을 사용하여 얻을 수 있습니다. [13] nan [14]
time discretization method 시간 이산화 방법
The Euler equations are split into stiff and non-stiff terms that are solved by the implicit and explicit time discretization method, respectively, in order to improve the computational efficiency for low Mach flows. [1] Additionally, we present an enhanced time discretization method to balance model size and solution quality. [2] We present a unified analysis for a family of variational time discretization methods, including discontinuous Galerkin methods and continuous Galerkin–Petrov methods, applied to non-stiff initial value problems. [3] By using a time discretization method, we show the existence of a unique weak solution under lower regularity assumptions on the data than established before in literature. [4] In this model, the finite element discretization scheme and the Wilson-θ time discretization method are combined to analyze non-Fourier transient heat conduction that is represented by the Cattaneo-Vernotte equation with a relaxation term. [5]오일러 방정식은 낮은 마하 흐름에 대한 계산 효율성을 향상시키기 위해 묵시적 시간 이산화 방법과 명시적 시간 이산화 방법에 의해 각각 해결되는 경직성 및 비경성성 항으로 분할됩니다. [1] 또한 모델 크기와 솔루션 품질의 균형을 맞추기 위해 향상된 시간 이산화 방법을 제시합니다. [2] 우리는 비경직성 초기값 문제에 적용되는 불연속 Galerkin 방법 및 연속 Galerkin-Petrov 방법을 포함하여 다양한 시간 이산화 방법 제품군에 대한 통합 분석을 제시합니다. [3] 시간 이산화 방법을 사용하여 문헌에서 이전에 확립된 것보다 데이터에 대한 더 낮은 규칙성 가정 하에서 고유한 약한 솔루션의 존재를 보여줍니다. [4] nan [5]