Monolithic Multigrid Preconditioners for High-Order Discretizations of Stokes Equations
Notice bibliographique
Résumé
This work introduces and assesses the efficiency of a monolithic $ph$MG multigrid framework designed for high-order discretizations of stationary Stokes systems using Taylor-Hood and Scott-Vogelius elements. The proposed approach integrates coarsening in both approximation order ($p$) and mesh resolution ($h$), to address the computational and memory efficiency challenges that are often encountered in conventional high-order numerical simulations. Our numerical results reveal that $ph$MG offers significant improvements over traditional spatial-coarsening-only multigrid ($h$MG) techniques for problems discretized with Taylor-Hood elements across a variety of problem sizes and discretization orders. In particular, the $ph$MG method exhibits superior performance in reducing setup and solve times, particularly when dealing with higher discretization orders and unstructured problem domains. For Scott-Vogelius discretizations, while monolithic $ph$MG delivers low iteration counts and competitive solve phase timings, it exhibits a discernibly slower setup phase when compared to a multilevel (non-monolithic) full-block-factorization (FBF) preconditioner where $ph$MG is employed only for the velocity unknowns. This is primarily due to the setup costs of the larger mixed-field relaxation patches with monolithic $ph$MG versus the patch setup costs with a single unknown type for FBF.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».