文献

J-GLOBAL ID：201702283936988315   整理番号：17A1637897

ランダム係数を持つ定常状態偏微分方程式の基礎適応と領域分割【Powered by NICT】

Basis adaptation and domain decomposition for steady-state partial differential equations with random coefficients

著者 (3件)： Tipireddy R. (Pacific Northwest National Laboratory, Richland, WA, USA) ,  Stinis P. (Pacific Northwest National Laboratory, Richland, WA, USA) ,  Tartakovsky A.M. (Pacific Northwest National Laboratory, Richland, WA, USA)
資料名： Journal of Computational Physics  (Journal of Computational Physics)
巻： 351  ページ： 203-215  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0860A  ISSN： 0021-9991  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高次元ランダムパラメータ空間における定常状態確率偏微分方程式を解くための新しいアプローチを提案した。提案されたアプローチは,各部分領域の基礎適応を有する空間ドメイン分解を組み合わせたものである。基底適応は各サブドメインにおける確率的PDE解(確率密度関数及び/又はその主要統計モーメント)の正確な低次元表現を構築することにより,次元の呪いに対処するために使用されている。特異的サブドメインに基づいて適応を制限する局所的に正確な解を見つける与えた。サブドメインの全ての解は,大域的な解を得るためには一緒にステッチした。ランダム空間依存係数を有する定常状態拡散方程式のための数値実験で著者等の構築を支援する。著者らの結果は,正確な大域的解は有意に低減された計算コストで得ることができることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  確率密度関数 ,  高次元 ,  *偏微分方程式 ,  拡散方程式 ,  基底
準シソーラス用語： 計算コスト ,  数値実験 ,  次元の呪い ,  低次元 ,  統計モーメント ,  *定常状態 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 基底適応 ,  次元縮小 ,  領域分割 ,  多項式カオス ,  不確実性定量化

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 係数 ,  定常状態 ,  偏微分方程式 ,  基礎 ,  適応 ,  領域分割