Triangular DGM

1. Basis functions

decomposing the domain \(\Omega\) into \(N_e\) conforming

non-overlapping triangular elements \(\Omega_e\).

\[\begin{equation}
\Omega = \bigcup_{e = 1}^{N_e} \Omega_e
\end{equation}\]

nonsingular mapping \(x = \Psi(\mathbf{\xi})\) which defines a transformation from the physical Cartesian coordinate system to the local reference coordinate system defined on the reference triangle.

local elementwise solution \(\mathbf{q}\) by an N th order polynomial in \(\mathbf{\xi}\) as

\[\begin{equation}
\mathbf{q}_N (\mathbf{\xi}) = \sum_{i = 1}^{M_N} \psi_i (\mathbf{\xi}) \mathbf{q}_N (\mathbf{\xi}_i)
\end{equation}\]

where \(\mathbf{\xi}_i\) represents \(M = \frac{1}{2} ( N + 1)( N + 2)\) interpolation points and \(\psi_i (\mathbf{\xi})\) are the associatedmultivariate Lagrange polynomials.

an explicit formula for the Lagrange basis —— reference to an easily constructed orthonormal PKD polynomial basis and the generalized Vandermonde matrix.

通过正交多项式和Vandermonde构造参考单元上Lagrange基函数。

2. Integration

2.1. Area integrals

\(\int_{\Omega_e} f(x) g(x) dx = \sum_{i = 1}^{M_C} \omega_i^e \left| J^e(\mathbf{\xi}_i) \right| f(\mathbf{\xi}_i) g(\mathbf{\xi}_i)\)

where \(M_C\) is a function of \(C\) which represents the order of the cubature approximation.

2.2. Boundary integrals

\(\int_{\Gamma_e} f(x) g(x) dx = \sum_{i = 0}^{Q} \omega_i^s \left| J^s(\mathbf{\xi}_i) \right| f(\mathbf{\xi}_i) g(\mathbf{\xi}_i)\)

where \(Q\) represents the order of the quadrature approximation. Using the Gauss quadrature, we

can use \(Q = N\) to achieve order \(2N\) accuracy.

3. Tangent and normal vectors of the element edges

4. Semi-discrete equations

5. Matrix form of the semi-discrete equations

5.1. Elimination of the mass matrix

将方程左乘质量矩阵的逆并除以雅克比系数,可得

\[\begin{equation}
\frac{\partial \mathbf{q}^e_i}{\partial t} + \left( \hat{D}_{ij}^{\xi} \xi_x^e + \hat{D}_{ij}^{\eta} \eta_x^e \right) \mathbf{f}_j^e + \left( \hat{D}_{ij}^{\xi} \xi_y^e + \hat{D}_{ij}^{\eta} \eta_y^e \right) \mathbf{g}_j^e - S_i^e = \frac{\left| J^s \right|}{\left| J^e \right|} \hat{M}_{ij}^s \left[ n_x^s \left( \mathbf{f}^e - \mathbf{f}^* \right)_j + n_y^s \left( \mathbf{g}^e - \mathbf{g}^* \right)_j \right]
\end{equation}\]

where the matrices are defined as

\[\begin{equation}
\begin{array}{lll}
\hat{D}_{ij}^{\xi} = M_{ik}^{-1} D_{kj}^{\xi}, & \hat{D}_{ij}^{\eta} = M_{ik}^{-1} D_{kj}^{\eta}, &
\hat{M}_{ij}^{s} = M_{ik}^{-1} M_{kj}^{\xi},
\end{array}
\end{equation}\]

where

\[\begin{equation}
\begin{array}{ll}
M_{ij} = \sum_{k = 1}^{M_C} \omega_k \psi_{ik} \phi_{jk}, & M_{ij}^s = \sum_{k = 1}^{M_Q} \omega_k \psi_{ik} \phi_{jk} \cr
D_{ij}^{\xi} = \sum_{k = 1}^{M_C} \omega_k \psi_{ik} \frac{\partial \phi_{jk}}{\partial \xi}, & D_{ij}^{\eta} = \sum_{k = 1}^{M_C} \omega_k \psi_{ik} \frac{\partial \phi_{jk}}{\partial \eta}
\end{array}
\end{equation}\]

\(M_C\) and \(M_Q\) denote the number of cubature (two dimensional) and quadrature (one dimensional) integration points required to achieve order 2N accuracy, and \(\psi_{ik}\) represents the function \(\psi\) at the \(i=1, \cdots,M_N\) interpolation points evaluated at the integration point k.

Since the mass matrix is constant (i.e. not a function of x) then, using Equations above, we can move the mass matrix inside the summations which are the discrete representations of the continuous integrals. This then gives

\[\begin{equation}
\begin{array}{ll}
\hat{M}_{ij}^{s} = \sum_{k = 1}^{M_Q} \omega_k \hat{\psi}_{ik} \psi_{jk}, & \hat{D}_{ij}^{\xi} = \sum_{k = 1}^{M_C} \omega_k \hat{\psi}_{ik} \frac{\partial \psi_{jk}}{\partial \xi}, & \hat{D}_{ij}^{\eta} = \sum_{k = 1}^{M_C} \omega_k \hat{\psi}_{ik} \frac{\partial \psi_{jk}}{\partial \eta}
\end{array}
\end{equation}\]

where

\[\begin{equation}
\hat{\psi}_i = M_{ik}^{-1} \psi_k
\end{equation}\]

根据

\(D_{ij}^{\xi} = \sum_{k = 1}^{M_C} \omega_k \psi_{ik} \frac{\partial \psi_{jk}}{\partial \xi}\)

我们可以将 \(D_{ij}^{\xi}\) 写为如下矩阵相乘形式

\[\begin{equation}
D_{ij}^{\xi} = \begin{bmatrix}
\omega_1 \psi_{11}, \omega_2 \psi_{12}, \cdots, \omega_{M_C} \psi_{1{M_C}}
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
\frac{\partial \psi_{11}}{\partial \xi} \cr \frac{\partial \psi_{12}}{\partial \xi} \cr
\cdots \cr
\frac{\partial \psi_{1{M_C}}}{\partial \xi}
\end{bmatrix}
\end{equation}\]

因此

\[D^{\xi} = \begin{bmatrix}
\omega_1 \psi_{11}, \omega_2 \psi_{12}, \cdots, \omega_{M_C} \psi_{1{M_C}} \cr
\omega_1 \psi_{21}, \omega_2 \psi_{22}, \cdots, \omega_{M_C} \psi_{2{M_C}} \cr
\cdots \cr
\omega_1 \psi_{{M_C}1}, \omega_2 \psi_{{M_C}2}, \cdots, \omega_{M_C} \psi_{{M_C}{M_C}} \cr
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
\frac{\partial \psi_{11}}{\partial \xi}, & \frac{\partial \psi_{21}}{\partial \xi}, & \cdots & \frac{\partial \psi_{{M_C}1}}{\partial \xi} \cr \frac{\partial \psi_{12}}{\partial \xi}, & \frac{\partial \psi_{22}}{\partial \xi}, & \cdots & \frac{\partial \psi_{{M_C}2}}{\partial \xi} \cr
\cdots \cr
\frac{\partial \psi_{1{M_C}}}{\partial \xi}, & \frac{\partial \psi_{2{M_C}}}{\partial \xi}, & \cdots & \frac{\partial \psi_{{M_C}{M_C}}}{\partial \xi}
\end{bmatrix}\]

因此

\[\hat{D}^{\xi} = M^{-1} \begin{bmatrix}
\omega_1 \psi_{11}, \omega_2 \psi_{12}, \cdots, \omega_{M_C} \psi_{1{M_C}} \cr
\omega_1 \psi_{21}, \omega_2 \psi_{22}, \cdots, \omega_{M_C} \psi_{2{M_C}} \cr
\cdots \cr
\omega_1 \psi_{{M_C}1}, \omega_2 \psi_{{M_C}2}, \cdots, \omega_{M_C} \psi_{{M_C}{M_C}} \cr
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
\frac{\partial \psi_{11}}{\partial \xi}, & \frac{\partial \psi_{21}}{\partial \xi}, & \cdots & \frac{\partial \psi_{{M_C}1}}{\partial \xi} \cr \frac{\partial \psi_{12}}{\partial \xi}, & \frac{\partial \psi_{22}}{\partial \xi}, & \cdots & \frac{\partial \psi_{{M_C}2}}{\partial \xi} \cr
\cdots \cr
\frac{\partial \psi_{1{M_C}}}{\partial \xi}, & \frac{\partial \psi_{2{M_C}}}{\partial \xi}, & \cdots & \frac{\partial \psi_{{M_C}{M_C}}}{\partial \xi}
\end{bmatrix}\]

Reference:

[1]: GIRALDO F X, WARBURTON T. A high-order triangular discontinuous Galerkin oceanic shallow water model[J]. International Journal for Numerical Methods in Fluids, 2008, 56: 899–925.

体积与边精确积分DGM方法的更多相关文章

  1. Window中C++进行精确计时的方法

    嗯,程序员一个永恒的追求就是性能吧? 为了衡量性能,自然需要计时. 奈何无论C标准库还是C++标准库,因为通用性的考虑,其time API精度都不高.基本都是毫秒级的. 所以如果要真正精确地衡量程序的 ...

  2. 减小delphi体积的方法

    1.关闭RTTI反射机制  自从Delphi2010中引入了新的RTTI反射机制后,编译出来的程序会变得很大,这是因为默认情况下 Delphi2010 给所有类都加上了反射机制.而我们的工程并不每每都 ...

  3. 浅析人脸检测之Haar分类器方法:Haar特征、积分图、 AdaBoost 、级联

    浅析人脸检测之Haar分类器方法 一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸 ...

  4. 积分从入门到放弃<2>

    这部分重新从定积分学了 1,lnx 的导数就是x^(-1) = 1/x 那么求∫(1/x)dx = ln|x|+C  2,初值问题.就是求∫f(x)dx = F(x) + C 求C . 3,Houdi ...

  5. STM32 精确输出PWM脉冲数控制电机(转)

    STM32 精确输出PWM脉冲数控制电机 发脉冲两种目的1)速度控制2)位置控制 速度控制目的和模拟量一样,没有什么需要关注的地方发送脉冲方式为PWM,速率稳定而且资源占用少 stm32位置控制需要获 ...

  6. 浅谈人脸检测之Haar分类器方法

    我们要探讨的Haar分类器实际上是Boosting算法(提升算法)的一个应用,Haar分类器用到了Boosting算法中的AdaBoost算法,只是把AdaBoost算法训练出的强分类器进行了级联,并 ...

  7. JavaScript中判断对象类型方法大全1

    我们知道,JavaScript中检测对象类型的运算符有:typeof.instanceof,还有对象的constructor属性: 1) typeof 运算符 typeof 是一元运算符,返回结果是一 ...

  8. 浅析人脸检测之Haar分类器方法

    一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发 ...

  9. JavaScript中判断对象类型的种种方法

    我们知道,JavaScript中检测对象类型的运算符有:typeof.instanceof,还有对象的constructor属性: 1) typeof 运算符 typeof 是一元运算符,返回结果是一 ...

随机推荐

  1. 【UE4 C++ 基础知识】<4> 枚举 Enum、结构体 Struct

    枚举 UENUM宏搭配BlueprintType可以将枚举暴露给蓝图,不使用的话,仅能在C++使用 //定义一个原生enum class enum class EMyType { Type1, Typ ...

  2. python查询对像所有方法

    鉴于学习时好多参数对像都不知道是什么玩意有什么方法,搜了半天一个 """arg为一个对像,下面是打印所有对像方法"""for i, func ...

  3. BUAA 2020 软件工程 个人项目作业

    BUAA 2020 软件工程 个人项目作业 Author: 17373051 郭骏 项目 内容 这个作业属于哪个课程 2020春季计算机学院软件工程(罗杰 任健) 这个作业的要求在哪里 个人项目作业 ...

  4. 搬运3:welpwnctf题目

    记录一道自己做的ctf题目:welpwn --RCTF-2015 1.老生常谈checksec查看: 可以看到只开了nx保护,下面我们进入ida下面看看. 发现是一个想rbp-400,rsp+0h的地 ...

  5. Windows平台编译器相关的几个预定义宏

    WIN32 是在windows.h 中定义的宏,包含winodws.h则定义该宏 _WIN32/_WIN64跟windows平台有关的宏,_WIN32在windows   32位和64位下都有该宏,_ ...

  6. STM32单片机的学习方法(方法大体适用所有开发版入门)

    1,一款实用的开发板. 这个是实验的基础,有时候软件仿真通过了,在板上并不一定能跑起来,而且有个开发板在手,什么东西都可以直观的看到,效果不是仿真能比的.但开发板不宜多,多了的话连自己都不知道该学哪个 ...

  7. 攻防世界 web4.cookie

    题有几种解法,我有点懒,懒的打开burp,所以可以直接在浏览器拿flag, 首先访问ip/cookie.php,提示:See the http response 接着F12查看响应头 给你cyberp ...

  8. 算法:九宫格问题--奇数阶魔方(Magic-Square)

    一.魔方介绍 魔方(这里是简称,也可以叫幻方.魔术矩阵,Magic Square)是 n×n 正方形网格(n 为每侧的单元数),里面每个单元格填充了不同的正整数 1, 2, 3, ... , n2,并 ...

  9. 从零开始的DIY智能家居 - 基于 ESP32 的智能光照传感器

    前言 上周出差有点急,结果家里灯没关,开了整整一周的时间(T▽T),整个人都裂开了,准备做一个能够远程控制灯的东西,让我以后出差能远程把家里灯关了. 第一步就是做这期的主题 - 智能光照传感器,因为我 ...

  10. Python里字符串Format时的一个易错“点”

    这是一篇很小的笔记,原因是我做学习通的时候见到了这个题: 当时看了一会儿发现没有符合自己想法的答案,然后就脑袋一热选了C,结果当然是错了... 看了一眼这个format的字符串对象,发现有个 {:7. ...