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径向基函数逼近方法在构造无网格保能量算法中的应用

批准号:
12101310
项目类别:
青年科学基金项目(C类)
资助金额:
30.0 万元
负责人:
孙正杰
依托单位:
学科分类:
数值逼近与计算几何
结题年份:
2024
批准年份:
2021
项目状态:
已结题
项目参与者:
孙正杰

项目摘要

结项摘要

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中文摘要
近几十年来,保结构算法的诞生和发展对科学计算领域具有重大的理论和应用意义,其本质是保持原方程的基本特征不变。保能量算法作为一种常见的保结构算法,相比传统非守恒数值算法具有更高的精度和更好的稳定性。然而,现有的保能量算法大多适用于规则区域上的等距采样数据。为了弥补不足,本项目将研究如何用径向基函数方法构造无网格保能量算法。径向基函数可以有效地处理不规则区域上的多元、散乱数据,已被广泛应用于各个领域。本项目的主要研究内容包括:首先,探索径向基函数拟插值方法对高阶导数的逼近,并研究将其用于构造一维非线性波方程的无网格保能量算法,进一步,希望考虑多维非线性偏微分方程,探索利用径向基函数Galerkin方法来进行空间离散,再结合已有的时间离散方法来获得保能量算法,同时在理论上分析数值解的误差和逼近阶。最后,从球面上的偏微分方程出发,探讨球面径向基函数方法在构造保能量算法中的应用。
英文摘要
The development of structure-preserving methods in the last few decades plays an important role in the field of scientific computing, the nature is to preserve the structure of original equations. Energy-preserving schemes are a type of structure-preserving methods. They are more accurate and stable than non-conservative methods. However, most of existing energy-preserving schemes are only valid for uniform sampling data on regular domain. To cover this shortage, this project will study how to use radial basis function (RBF) methods to construct meshless energy-preserving schemes. RBF method is a powerful tool to handle multi-variate and scattered data on irregular domain. This project will focus on the following three points. Firstly, we will explore the convergence of RBF quasi-interpolation methods when approximating high-order derivatives, and use it to construct meshless energy-preserving schemes for one-dimensional nonlinear wave equations. Secondly, for multi-variate nonlinear equations, we will use RBF Galerkin methods for spatial discretization and employ an appropriate time integrator to obtain energy-preserving schemes. Moreover, the error and convergence between the approximate solution and exact solution will be analyzed in detail. At last, we start with the partial differential equation on sphere, study applications of spherical RBF methods in constructing energy-preserving schemes.
数据科学作为人工智能的核心领域,其发展依赖于坚实的函数逼近理论作为基础。径向基函数逼近方法因其在处理多元、高维及散乱数据中的优势,受到国内外学术界的广泛关注。构造高精度的数值逼近算法已成为逼近论领域的重要研究热点,为机器学习、图像处理、几何造型及微分方程数值解等多个领域提供了创新的方法。本研究旨在探索高维散乱数据的径向基函数逼近理论,构建高精度的核函数逼近算法,并将其应用于构造偏微分方程的无网格保结构算法。具体研究成果包括:在高维函数逼近框架下,首次提出了一种普适性的径向基函数拟插值方法;针对曲面采样数据的逼近问题,本研究团队创新性地融合径向基函数拟插值与局部拉格朗日逼近方法,提出了两种具有理论保证的高精度逼近算法;基于径向基函数的无网格保结构算法。本项目的研究成果不仅夯实了逼近理论与计算数学的理论基础,也为未来在相关应用领域的进一步发展奠定了坚实的基础。
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