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arXiv math/0504461math.NAcs.NA
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快速且无记忆的卷积求积

Fast and oblivious convolution quadrature

Achim Schädle, María López-Fernández, Christian Lubich

AI总结:

提出一种算法,仅需 O(N log N) 次乘法和 O(log N) 活动内存即可计算 N 步卷积求积近似,用于求解卷积型积分和积分微分方程。

摘要:

我们给出一种算法,仅使用 O(N log N) 次乘法和 O(log N) 活动内存即可计算连续时间卷积的卷积求积近似的 N 步。该方法不需要评估卷积核,而是评估其拉普拉斯变换的 O(log N) 次,假设该变换是扇形的。该算法可用于求解线性和非线性卷积型积分和积分微分方程的稳定数值解,具有准最优复杂度。在一个数值例子中,我们将其应用于求解具有透明边界条件的次扩散方程。

英文摘要:

We give an algorithm to compute $N$ steps of a convolution quadrature approximation to a continuous temporal convolution using only $O(N \log N)$ multiplications and $O(\log N)$ active memory. The method does not require evaluations of the convolution kernel, but instead $O(\log N)$ evaluations of its Laplace transform, which is assumed sectorial. The algorithm can be used for the stable numerical solution with quasi-optimal complexity of linear and nonlinear integral and integro-differential equations of convolution type. In a numerical example we apply it to solve a subdiffusion equation with transparent boundary conditions.

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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