คำถามติดแท็ก adaptive-mesh-refinement

2
มีวิธีการอะไรง่าย ๆ สำหรับการสุ่มตัวอย่างแบบ 2D ฟังก์ชั่น
ฉันมีฟังก์ชั่นสองมิติ ซึ่งมีค่าที่ฉันต้องการตัวอย่าง ฟังก์ชั่นนั้นมีราคาแพงมากในการคำนวณและมันมีรูปร่างที่ซับซ้อนดังนั้นฉันต้องหาวิธีที่จะได้รับข้อมูลมากที่สุดเกี่ยวกับรูปร่างของมันโดยใช้จำนวนจุดตัวอย่างน้อยที่สุดฉ( x , y)ฉ(x,Y)f(x,y) มีวิธีการอะไรที่ดีในการทำสิ่งนี้? สิ่งที่ฉันมีจนถึงตอนนี้ ฉันเริ่มต้นจากชุดของจุดที่มีอยู่ซึ่งฉันได้คำนวณค่าฟังก์ชันแล้ว (ซึ่งอาจเป็นจุดที่เป็นรูปสี่เหลี่ยมจัตุรัสหรืออย่างอื่น) จากนั้นฉันคำนวณ Delaunay Triangulation ของจุดเหล่านี้ ถ้าสองจุดที่อยู่ใกล้เคียงในการหาสมการ Delaunay อยู่ไกลพอ ( ) และค่าฟังก์ชันแตกต่างกันพอสมควร ( ) จากนั้นฉันก็แทรกจุดใหม่ที่อยู่ตรงกลางระหว่างพวกเขา ฉันทำสิ่งนี้สำหรับแต่ละจุดที่อยู่ใกล้เคียง> Δ X>ΔX > \Delta X> Δ f>Δฉ> \Delta f เกิดอะไรขึ้นกับวิธีนี้? มันใช้งานได้ค่อนข้างดี แต่ในฟังก์ชั่นที่คล้ายกับอันนี้มันไม่เหมาะเพราะจุดตัวอย่างมีแนวโน้มที่จะ "กระโดดข้าม" สันเขาและไม่สังเกตว่ามันอยู่ที่นั่น มันสร้างผลลัพธ์เช่นนี้ (หากความละเอียดของตารางจุดเริ่มต้นหยาบพอสมควร): พล็อตด้านบนนี้แสดงจุดที่คำนวณค่าฟังก์ชัน (จริง ๆ แล้วเซลล์ Voronoi รอบตัวพวกเขา) พล็อตด้านบนนี้แสดงการประมาณค่าเชิงเส้นที่สร้างจากจุดเดียวกันและเปรียบเทียบกับวิธีการสุ่มตัวอย่างแบบบิวท์อินของ Mathematica (สำหรับความละเอียดเริ่มต้นเดียวกัน) จะปรับปรุงได้อย่างไร? …

4
มีห้องสมุดเอนกประสงค์สำหรับการปรับตารางตาข่ายแบบปรับโครงสร้างหรือไม่?
ต้องการปรับปรุงโพสต์นี้หรือไม่? ให้คำตอบโดยละเอียดสำหรับคำถามนี้รวมถึงการอ้างอิงและคำอธิบายว่าทำไมคำตอบของคุณถึงถูกต้อง คำตอบที่ไม่มีรายละเอียดเพียงพออาจแก้ไขหรือลบออกได้ Adaptive mesh refinement (AMR) เป็นเทคนิคที่ใช้กันทั่วไปในการจัดการกับปัญหาของสเกลอวกาศที่หลากหลายในการแก้ปัญหาเชิงตัวเลขของ PDE มีไลบรารีวัตถุประสงค์ทั่วไปสำหรับ AMR บนกริดที่มีโครงสร้างอย่างไร เป็นการดีที่ฉันต้องการบางสิ่งบางอย่างในจิตวิญญาณของ PETSc ที่ห้องสมุดจัดการเพียงตาข่ายแบบปรับตัวและฉันให้ฟิสิกส์และการแยกส่วน (ความแตกต่าง / ปริมาณ / องค์ประกอบ) ห้องสมุดที่เหมาะจะเป็น แบบแยกส่วน : ไม่บอกว่าฉันจะเขียนรหัสหรือโครงสร้างข้อมูลของฉันมากเกินไป ทั่วไป : ไม่สนใจว่าฉันใช้การแยกประเภทแบบใด มีประสิทธิภาพ : ไม่เสียค่าใช้จ่ายมากเกินไป ขนานและปรับขนาดได้สูง ไลบรารีที่เหมาะสมกับชุดย่อยของเกณฑ์เหล่านี้จะยังคงเป็นที่สนใจ ภาคผนวก : ฉันรู้ว่าแพ็คเกจ AMR ที่กว้างขวางของDonna Calhounแต่ฉันไม่รู้ว่าอันไหน (ถ้ามี) ที่ตรงกับเกณฑ์ด้านบน ดังนั้นฉันจึงสนใจที่จะได้ยินจากผู้ที่มีประสบการณ์จริงกับแพ็คเกจเพิ่มเติมหนึ่งหรือ (ยังดีกว่า) แพ็คเกจเกี่ยวกับวิธีที่พวกเขาวัดค่าในเงื่อนไขเหล่านั้น

3
อะไรคือหลักการพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังการสร้างตาข่ายแบบเคลื่อนที่?
ฉันสนใจที่จะใช้ตาข่ายแบบเคลื่อนไหวสำหรับปัญหาการแพร่กระจาย วิธีการเคลื่อนย้ายแบบ Adaptive Moving Meshเป็นตัวอย่างที่ดีของวิธีการนี้สำหรับสมการของเบอร์เกอร์ใน 1D โดยใช้ผลต่างอัน จำกัด ใครบ้างที่จะสามารถนำเสนอตัวอย่างที่ใช้งานได้เกี่ยวกับการแก้สมการการแพร่กระจายแบบ 1D โดยใช้ความแตกต่างอัน จำกัด กับตาข่ายที่กำลังเคลื่อนที่ ตัวอย่างเช่นในรูปแบบอนุรักษ์นิยมสมการคือ ยูเสื้อ= ( a ( x ) u + dยูx)xut=(a(x)u+dux)x u_t = (a(x)u + du_x)_x โดยที่คือความเร็ว (ฟังก์ชันของอวกาศ) เงื่อนไขเริ่มต้นสามารถระบุ (ตัวอย่าง) สปีชีส์การไหลย้ายจากซ้ายไปขวา (เช่นตามแนวท่อ) ที่ซึ่งเงื่อนไขเริ่มต้นมีการไล่ระดับสีที่คมชัดu ( 0 , x )a ( x )a(x)a(x)คุณ( 0 , x )u(0,x)u(0,x) ปัญหาการกระจายตัวของตาข่ายแบบเคลื่อนไหวควรจะแก้ไขได้อย่างไร (อาจเป็นไปได้กับอัลกอริทึมของ De …

3
วิธีไฟไนต์เอลิเมนต์และวิธีไฟไนต์เอลิเมนต์แบบขยาย (FEM กับ XFEM)
อะไรคือความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง FEM และ XFEM เมื่อใดที่เรา (ไม่) ใช้ XFEM แทนการใช้ FEM และในทางกลับกัน กล่าวอีกนัยหนึ่งเมื่อฉันพบปัญหาใหม่ฉันจะรู้ได้อย่างไรว่าจะใช้หนึ่งในนั้น
โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.