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arXiv math/0305007math.NAcs.NA
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高维有限元方法用于多尺度和随机数据的椭圆问题

High dimensional finite elements for elliptic problems with multiple scales and stochastic data

Christoph Schwab

AI总结:

该研究将多尺度均匀化问题转化为高维单尺度问题,利用稀疏张量积有限元方法实现与维度和尺度无关的数值解,并为随机数据的统计矩提供对数线性复杂度的确定性算法。

摘要:

多尺度均匀化问题被转化为高维中的单尺度问题。研究表明,稀疏张量积有限元方法(FEM)允许数值解的复杂度与维度和长度尺度无关。具有随机输入数据的问题被重新表述为关于随机解的统计矩的高维确定性问题。稀疏张量积有限元方法为统计矩提供了一种对数线性复杂度的确定性求解算法。

英文摘要:

Multiple scale homogenization problems are reduced to single scale problems in higher dimension. It is shown that sparse tensor product Finite Element Methods (FEM) allow the numerical solution in complexity independent of the dimension and of the length scale. Problems with stochastic input data are reformulated as high dimensional deterministic problems for the statistical moments of the random solution. Sparse tensor product FEM give a deterministic solution algorithm of log-linear complexity for statistical moments.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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