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A Multiscale RBF Collocation Method for the Numerical Solution of Partial Differential Equations

机译:偏微分方程数值解的多尺度RBF搭配方法

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摘要

In this paper, we derive and discuss the hierarchical radial basis functions method for the approximation to Sobolev functions and the collocation to well-posed linear partial differential equations. Similar to multilevel splitting of finite element spaces, the hierarchical radial basis functions are constructed by employing successive refinement scattered data sets and scaled compactly supported radial basis functions with varying support radii. Compared with the compactly supported radial basis functions approximation and stationary multilevel approximation, the new method can not only solve the present problem on a single level with higher accuracy and lower computational cost, but also produce a highly sparse discrete algebraic system. These observations are obtained by taking the direct approach of numerical experimentation.
机译:在本文中,我们得出并讨论了分层径向基函数方法,用于近似于SoboLev功能和良好的线性偏微分方程的搭配。类似于有限元空间的多级分裂,通过采用连续的细化散射数据集来构造分层径向基函数,并通过不同的支持半径缩放紧凑地支持的径向基函数。与紧凑型径向基础函数相比近似和静止多级近似,新方法不仅可以以更高的精度和较低的计算成本在单个级别上解决目前的问题,而且还产生高度稀疏的离散代数系统。通过采用数值实验的直接方法获得这些观察结果。

著录项

  • 作者

    Zhiyong Liu; Qiuyan Xu;

  • 作者单位
  • 年度 2019
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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