×

一种参数化偏微分方程的自适应非侵入多保真度缩减基方法。 (英语) Zbl 1514.65125号

摘要:提出了一种参数化偏微分方程的自适应非侵入多保真度缩减基方法。该方法基于不同保真度的快照,减少了回归模型训练中高保真快照的数量,提高了降阶模型的精度。可以利用基于低维数据的降阶模型,在给定的容差下自适应地识别高保真评估的重要参数值。基于高保真快照矩阵和低保真快照阵的奇异值分解,构造了多保真约化基。通过在低保真度约化基上投影低保真snapshot,并使用高斯过程回归,确定了这种多保真约化基的系数。投影法比回归法更准确,但它需要低分辨率快照。回归方法只训练一次高斯过程回归,但精度稍低。数值试验表明,所提出的高保真度方法可以提高降阶模型的精度和效率。

MSC公司:

65平方米 涉及偏微分方程初值和初边值问题的有限元、Rayleigh-Ritz和Galerkin方法
35A24型 微分方程方法在偏微分方程中的应用
78A48型 复合介质;光学和电磁理论中的随机介质
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: DOI程序

参考文献:

[1] N.M.Alexandrov、R.M.Lewis、C.R.Gumbert、L.L.Green和P.A.Newman,《机翼设计中应用可变精度模型的优化》,In:第38届航空航天科学会议和展览,841,(2000)。
[2] F.Alsayyari,Z.Perkó,M.Tiberga,J.L.Kloosterman和D.Lathowers,参数化时间相关问题的完全自适应非侵入降阶建模方法,计算。方法。申请。机械。工程373113483(2021)·Zbl 1506.74384号
[3] F.Ballarin、A.Manzoni、A.Quarteroni和G.Rozza,参数化定常不可压缩Navier-Stokes方程的POD-Galerkin近似的Supremizer稳定性,国际期刊Numer。方法。工程1021136-1161(2015)·Zbl 1352.76039号
[4] P.Benner、S.Gugercin和K.Willcox,参数动力系统基于投影的模型简化方法综述,SIAM Rev.57,483-531(2015)·Zbl 1339.37089号
[5] E.V.Bonilla、K.M.Chai和C.Williams,多任务高斯过程预测,高级神经网络过程系统。153-160 (2008).
[6] S.Boyaval、C.L.Bris、T.Lelièvre、Y.Maday、N.Nguyen和A.Patera,随机问题的简化基技术,Arch。计算。方法工程17,1-20(2010)·Zbl 1269.65005号
[7] M.Brand,含缺失值的不确定数据的增量奇异值分解,载于:欧洲计算机视觉会议,Springer,707-720(2002)·Zbl 1034.68580号
[8] T.Bui Thanh和K.Willcox,用于非稳态空气动力学应用概率分析的参数降阶模型,AIAA J.4622520-2529(2008)。
[9] P.Chen,A.Quarteroni和G.Rozza,椭圆问题的归约基和随机搭配方法的比较,科学杂志。计算。59, 187-216 (2014). ·兹比尔1301.65007
[10] M.Couplet、C.Basdevant和P.Sagaut,用于流体流动建模的校准降阶POD-Galerkin系统,J.Compute。物理学。207, 192-220 (2005). ·Zbl 1177.76283号
[11] H.Elman和Q.Liao,随机系数偏微分方程的约化基配置方法,SIAM/ASA J.不确定性。量化。1, 192-217 (2013). ·Zbl 1282.35424号
[12] L.Feng、G.Fu和Z.Wang,用于加速数值模拟的FOM/ROM混合方法,科学杂志。计算。89, (2021). ·Zbl 07431337号
[13] Z.Gao,Q.Liu,J.S.Hesthaven,B.S.Wang,W.S.Don和X.Wen,使用人工神经网络对对流主导流进行非侵入性降阶建模,并应用于Rayleigh-Taylor不稳定性,Commun。计算。物理学。30, 97-123 (2021). ·Zbl 1528.65070号
[14] O.Ghattas,T.Bui-Thanh和K.Willcox,具有高维参数输入空间的大型系统的模型简化,SIAM J.Sci。计算。30, 3270-3288 (2008). ·Zbl 1196.37127号
[15] O.Giulio、D.Nicola和R.Gianluigi,流体动力学工程问题数据驱动POD框架内的高斯过程回归方法,数学。工程4,1-16(2022)·Zbl 1500.76072号
[16] M.Grepl和A.Patera,参数化抛物型偏微分方程缩减基近似的后验误差界,ESAIM:Math。模型。数字。分析。39, 157-181 (2005). ·Zbl 1079.65096号
[17] M.Guo和J.S.Hesthaven,时间相关问题的数据驱动降阶建模,计算。方法。申请。机械。工程345,75-99(2019)·Zbl 1440.62346号
[18] M.Guo和J.S.Hesthaven,使用高斯过程回归进行非线性结构分析的降阶建模,计算。方法。申请。机械。工程341,807-826(2018)·Zbl 1440.65206号
[19] B.Haasdonk和M.Ohlberger,参数化线性发展方程有限体积近似的简化基方法,ESAIM:Math。模型。数字。分析。42, 277-302 (2008). ·Zbl 1388.76177号
[20] J.S.Hesthaven、G.Rozza和B.Stamm,参数化偏微分方程的认证简化基方法,Springer(2016)·Zbl 1329.65203号
[21] J.S.Hesthaven和S.Ubbiali,使用神经网络对非线性问题进行非侵入式降阶建模,J.Compute。物理学。363, 55-78 (2018). ·Zbl 1398.65330号
[22] A.Iollo,S.Lanteri和J.A.Désidéri,可压缩Navier-Stokes方程POD-Galerkin近似的稳定性,Theor。计算。流体动力学。13, 377-396 (2000). ·Zbl 0987.76077号
[23] M.Kast、M.Guo和J.S.Hesthaven,非线性问题降阶建模的非侵入多重性方法,计算。方法。申请。机械。工程364112947(2020)·Zbl 1442.65094号
[24] M.C.Kennedy和A.O’Hagan,当快速近似可用时,预测复杂计算机代码的输出,Biometrika,87,1-13(2000)·兹比尔0974.62024
[25] K.Kunisch和S.Volkwein,抛物问题的Galerkin本征正交分解方法,数值。数学。90, 117-148 (2001). ·Zbl 1005.65112号
[26] M.G.Larson和F.Bengzon,《有限元方法:理论、实现和应用》,Springer(2013)·Zbl 1263.65116号
[27] T.Lassila、A.Manzoni、A.Quarteroni和G.Rozza,《流体动力学中的模型降阶:挑战和展望》,收录于:《建模和计算降阶的降阶方法》,Springer,9,235-273(2014)·Zbl 1395.76058号
[28] Y.Liang,H.Lee,S.Lim,W.Lin,K.Lee和C.Wu,本征正交分解及其应用,第一部分:理论,J.Sound Vib。252, 527-544 (2002). ·Zbl 1237.65040号
[29] C.Lu和X.Zhu,非侵入降阶模型中的双保真度数据辅助神经网络,科学杂志。计算。87, 1-30 (2021). ·Zbl 1466.65225号
[30] D.J.Lucia、P.S.Beran和W.A.Silva,《降阶建模:计算物理的新方法》,Prog。埃奥斯普。科学。40, 51-117 (2004).
[31] X.Meng和G.E.Karniadakis,《从多保真数据中学习的复合神经网络:函数逼近和逆偏微分方程问题的应用》,J.Compute。物理学。401, 109020 (2019). ·Zbl 1454.76006号
[32] M.Motamed,《用于不确定性量化的多保真神经网络替代采样方法》,《国际不确定性量化杂志》。10, 315-332 (2020). ·Zbl 1498.65012号
[33] A.Narayan、C.Gittelson和D.Xiu,具有多重性模型的随机搭配算法,SIAM J.Sci。计算。36,A495-A521(2014)·Zbl 1296.65013号
[34] F.Negri,redbKIT 2.2版。,http://redbkit.github.io/redbkit/, (2016).
[35] S.Pawar、S.Rahman、H.Vaddireddy、O.San、A.Rasheed和P.Vedula,流体流动非侵入降阶建模的深度学习推动者,物理。流体。31, 085101 (2019).
[36] B.Peherstorfer、K.Willcox和M.Gunzburger,《不确定性传播、推断和优化中的多保真方法综述》,SIAM Rev.60,550-591(2018)·Zbl 1458.65003号
[37] M.Penwarden、S.Zhe、A.Narayan和R.M.Kirby,《物理信息神经网络(PINNs)的多保真建模》,J.Compute。物理学。451, 110844 (2021). ·Zbl 07517154号
[38] G.R.Piao和H.C.Lee,通过降阶模型对Benjamin-Bona-Mahony-Burgers方程进行分布式反馈控制,东亚应用杂志。数学。5, 61-74 (2015). ·Zbl 1320.93045号
[39] A.Quarteroni、A.Manzoni和F.Negri,偏微分方程的降基方法:导论,Springer,(2015)。
[40] M.Raissi,P.Perdikaris和G.E.Karniadakis,使用噪声高保真度数据推断微分方程的解,J.Comput。物理学。335, 736-746 (2017). ·Zbl 1382.65229号
[41] C.W.Rowley、T.Colonius和R.M.Murray,《使用吊舱和Galerkin投影对可压缩流动进行模型简化》,《物理学》D.189,115-129(2004)·Zbl 1098.76602号
[42] SheffieldML,GPy—一个使用python的高斯进程框架,http://github.com/SheffieldML/GPy,自2012年起。
[43] M.Suzuki,二维Navier-Stokes方程的Fourier谱方法,http://www.math(数学)。mcgill.ca/gantumur/math595f14/NSMashbat.eps,(2014)。
[44] K.Veroy和A.Patera,参数化定常不可压Navier-Stokes方程的认证实时解:严格约化基后验误差界,国际期刊Numer。方法流体。47, 773-788 (2005). ·Zbl 1134.76326号
[45] K.Veroy,D.Rovas和A.Patera,参数化椭圆型强制偏微分方程降基近似的后验误差估计:“凸逆”边界条件,ESAIM Control Optim。计算变量81007-1028(2002)·Zbl 1092.35031号
[46] C.K.Williams和C.E.Rasmussen,回归的高斯过程,in:神经信息处理系统的进展,514-520(1996)。
[47] C.K.Williams和C.E.Rasmussen,机器学习的高斯过程,麻省理工学院出版社,(2006)·Zbl 1177.68165号
[48] D.Xiao,F.Fang,C.Pain和I.Navon,一般含时非线性偏微分方程的参数化非侵入降阶模型和误差分析及其应用,计算。方法。申请。机械。工程31786889(2017)·Zbl 1439.65124号
[49] L.Yan和T.Zhou,反问题中贝叶斯推断的自适应多保真多项式混沌方法,J.Compute。物理学。381, 110-128 (2019). ·Zbl 1451.62033号
[50] L.Yan和T.Zhou,基于深度神经网络的大规模贝叶斯反问题自适应代理建模,Commun。计算。物理学。28, 2180-2205 (2020). ·Zbl 1482.65206号
[51] X.Yang、X.Zhu和J.Li,《当两分性遇到协同克立格:一种有效的基于物理的多保真度方法》,SIAM J.Sci。计算。42,A220-A249(2020)·Zbl 1531.62007年
[52] 于建华,颜建华,姜振华,袁文华,陈春生,可压缩流动的自适应非侵入降阶建模,计算机学报。物理学。397, 108855 (2019). ·Zbl 1453.76118号
[53] X.Zhu,E.M.Linebarger和D.Xiu,统计矩计算的多精度随机配置法,J.Compute。物理学。341, 386-396 (2017). ·兹比尔1378.65040
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。