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Enregistrement W2949966612 · doi:10.48550/arxiv.1501.02851

Spatial and Modal Superconvergence of the Discontinuous Galerkin Method for Linear Equations

2015· preprint· en· W2949966612 sur OpenAlexaff
Noel Chalmers, Lilia Krivodonova

Notice bibliographique

RevueArXiv.org · 2015
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Methods in Computational Mathematics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuperconvergenceMathematicsPolynomialBasis functionDiscontinuous Galerkin methodMathematical analysisGalerkin methodExponential functionFinite element methodApplied mathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We apply the discontinuous Galerkin finite element method with a degree $p$ polynomial basis to the linear advection equation and derive a PDE which the numerical solution solves exactly. We use a Fourier approach to derive polynomial solutions to this PDE and show that the polynomials are closely related to the $\frac{p}{p+1}$ Padé approximant of the exponential function. We show that for a uniform mesh of $N$ elements there exist $(p+1)N$ independent polynomial solutions, $N$ of which can be viewed as physical and $pN$ as non-physical. We show that the accumulation error of the physical mode is of order $2p+1$. In contrast, the non-physical modes are damped out exponentially quickly. We use these results to present a simple proof of the superconvergence of the DG method on uniform grids as well as show a connection between spatial superconvergence and the superaccuracies in dissipation and dispersion errors of the scheme. Finally, we show that for a class of initial projections on a uniform mesh, the superconvergent points of the numerical error tend exponentially quickly towards the downwind based Radau points.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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