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Adaptive finite elements for a contact problem in elastoplasticity with Lagrange techniques

Wiedemann, Sebastian 18 March 2013 (has links)
Das Thema dieser Dissertation ist die Herleitung und numerische Analyse von finiten Elementen für ein Problem in der Elastoplastizität mit Kontaktbedingungen. Die hergeleiteten finite Elemente Verfahren basieren auf einer Formulierung als Sattelpunktproblem und der Nutzung von Polynomen höherer Ordnung. Die Analyse der vorgestellten Verfahren beginnt mit dem Zeigen der Wohldefiniertheit und der Konvergenz. Im nächsten Schritt werden a priori Abschätzungen der Konvergenzraten gezeigt. Weiterhin führt die Einführung von Lagrange Multiplikatoren zu einem einheitlichen Ansatz zur a posteriori Abschätzung des Diskretisierungfehlers unter der Verwendung von Elementen höherer Ordnung. Zusätzlich ermöglicht es der Zugang über Lagrange Multiplikatoren die Äquivalenz der Diskretisierungsfehler in den Spannungen und in den Energien für finite Elemente niederer Ordnung zu zeigen, was insbesondere neu für Viereckselemente ist. Diese Äquivalenz wiederum erlaubt nun den Beweis der Konvergenz von adaptiven finiten Elementen niederer Ordnung. Für Dreieckselemente wird sogar die optimale Konvergenz bewiesen. Die theoretischen Erkenntnisse werden durch numerische Experimente bestätigt. / The topic of this thesis is the derivation and analysis of some finite element schemes for a contact problem in elastoplasticity. These schemes are based on the formulation of the models as saddle point problems and use finite element spaces of arbitrary polynomial degrees. In this thesis, these new approaches with higher-order finite elements are shown to be well defined and convergent. Moreover, some a~priori estimates on the rates of convergences are proven. The use of Lagrange multipliers in the saddle point formulation yields a coherent approach to reliable a~posteriori error estimates for the proposed higher-order schemes. Additionally, the Lagrange multipliers are used to show the equivalence of the errors of the stresses and the energies, for low order finite elements using triangular or quadrilateral cells. For the first time, this allows for a proof of convergence for quadrilateral-based adaptive finite elements. Furthermore, the approach based on triangular cells is shown to be of optimal convergence. The theoretical findings are confirmed by numerical experiments.
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The exponent of Hölder calmness for polynomial systems

Heerda, Jan 27 April 2012 (has links)
Diese Arbeit befasst sich mit Untersuchung der Hölder Calmness, eines Stabilitätskonzeptes das man als Verallgemeinerung des Begriffs der Calmness erhält. Ausgehend von Charakterisierungen dieser Eigenschaft für Niveaumengen von Funktionen, werden, unter der Voraussetzung der Hölder Calmness, Prozeduren zur Bestimmung von Elementen dieser Mengen analysiert. Ebenso werden hinreichende Bedingungen für Hölder Calmness studiert. Da Hölder Calmness (nichtleerer) Lösungsmengen endlicher Ungleichungssysteme mittels (lokaler) Fehlerabschätzungen beschrieben werden kann, werden auch Erweiterungen der lokalen zu globalen Ergebnissen diskutiert. Als Anwendung betrachten wir speziell den Fall von Niveaumengen von Polynomen bzw. allgemeine Lösungsmengen polynomialer Gleichungen und Ungleichungen. Eine konkrete Frage, die wir beantworten wollen, ist die nach dem Zusammenhang zwischen dem größten Grad der beteiligten Polynome sowie dem Typ, d.h. dem auftretenden Exponenten, der Hölder Calmness des entsprechenden Systems. / This thesis is concerned with an analysis of Hölder calmness, a stability property derived from the concept of calmness. On the basis of its characterization for (sub)level sets, we will cogitate about procedures to determine points in such sets under a Hölder calmness assumption. Also sufficient conditions for Hölder calmness of (sub)level sets and of inequality systems will be given and examined. Further, since Hölder calmness of (nonempty) solution sets of finite inequality systems may be described in terms of (local) error bounds, we will as well amplify the local propositions to global ones. As an application we investigate the case of (sub)level sets of polynomials and of general solution sets of polynomial equations and inequalities. A concrete question we want to answer here is, in which way the maximal degree of the involved polynomials is connected to the exponent of Hölder calmness or of the error bound for the system in question.
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A class of mixed finite element methods based on the Helmholtz decomposition in computational mechanics

Schedensack, Mira 26 June 2015 (has links)
Diese Dissertation verallgemeinert die nichtkonformen Finite-Elemente-Methoden (FEMn) nach Morley und Crouzeix und Raviart durch neue gemischte Formulierungen für das Poisson-Problem, die Stokes-Gleichungen, die Navier-Lamé-Gleichungen der linearen Elastizität und m-Laplace-Gleichungen der Form $(-1)^m\Delta^m u=f$ für beliebiges m=1,2,3,... Diese Formulierungen beruhen auf Helmholtz-Zerlegungen. Die neuen Formulierungen gestatten die Verwendung von Ansatzräumen beliebigen Polynomgrades und ihre Diskretisierungen stimmen für den niedrigsten Polynomgrad mit den genannten nicht-konformen FEMn überein. Auch für höhere Polynomgrade ergeben sich robuste Diskretisierungen für fast-inkompressible Materialien und Approximationen für die Lösungen der Stokes-Gleichungen, die punktweise die Masse erhalten. Dieser Ansatz erlaubt außerdem eine Verallgemeinerung der nichtkonformen FEMn von der Poisson- und der biharmonischen Gleichung auf m-Laplace-Gleichungen für beliebiges m>2. Ermöglicht wird dies durch eine neue Helmholtz-Zerlegung für tensorwertige Funktionen. Die neuen Diskretisierungen lassen sich nicht nur für beliebiges m einheitlich implementieren, sondern sie erlauben auch Ansatzräume niedrigster Ordnung, z.B. stückweise affine Polynome für beliebiges m. Hat eine Lösung der betrachteten Probleme Singularitäten, so beeinträchtigt dies in der Regel die Konvergenz so stark, dass höhere Polynomgrade in den Ansatzräumen auf uniformen Gittern dieselbe Konvergenzrate zeigen wie niedrigere Polynomgrade. Deshalb sind gerade für höhere Polynomgrade in den Ansatzräumen adaptiv generierte Gitter unabdingbar. Neben der A-priori- und der A-posteriori-Analysis werden in dieser Dissertation optimale Konvergenzraten für adaptive Algorithmen für die neuen Diskretisierungen des Poisson-Problems, der Stokes-Gleichungen und der m-Laplace-Gleichung bewiesen. Diese werden auch in den numerischen Beispielen dieser Dissertation empirisch nachgewiesen. / This thesis generalizes the non-conforming finite element methods (FEMs) of Morley and Crouzeix and Raviart by novel mixed formulations for the Poisson problem, the Stokes equations, the Navier-Lamé equations of linear elasticity, and mth-Laplace equations of the form $(-1)^m\Delta^m u=f$ for arbitrary m=1,2,3,... These formulations are based on Helmholtz decompositions. The new formulations allow for ansatz spaces of arbitrary polynomial degree and its discretizations coincide with the mentioned non-conforming FEMs for the lowest polynomial degree. Also for higher polynomial degrees, this results in robust discretizations for almost incompressible materials and approximations of the solution of the Stokes equations with pointwise mass conservation. Furthermore this approach also allows for a generalization of the non-conforming FEMs for the Poisson problem and the biharmonic equation to mth-Laplace equations for arbitrary m>2. A new Helmholtz decomposition for tensor-valued functions enables this. The new discretizations allow not only for a uniform implementation for arbitrary m, but they also allow for lowest-order ansatz spaces, e.g., piecewise affine polynomials for arbitrary m. The presence of singularities usually affects the convergence such that higher polynomial degrees in the ansatz spaces show the same convergence rate on uniform meshes as lower polynomial degrees. Therefore adaptive mesh-generation is indispensable especially for ansatz spaces of higher polynomial degree. Besides the a priori and a posteriori analysis, this thesis proves optimal convergence rates for adaptive algorithms for the new discretizations of the Poisson problem, the Stokes equations, and mth-Laplace equations. This is also demonstrated in the numerical experiments of this thesis.
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Smoothing stochastic bang-bang problems

Eichmann, Katrin 24 July 2013 (has links)
Motiviert durch das Problem der optimalen Strategie beim Handel einer großen Aktienposition, behandelt diese Arbeit ein stochastisches Kontrollproblem mit zwei besonderen Eigenschaften. Zum einen wird davon ausgegangen, dass das Kontrollproblem eine exponentielle Verzögerung in der Kontrollvariablen beinhaltet, zum anderen nehmen wir an, dass die Koeffizienten des Kontrollproblems linear in der Kontrollvariablen sind. Wir erhalten ein degeneriertes stochastisches Kontrollproblem, dessen Lösung - sofern sie existiert - Bang-Bang-Charakter hat. Die resultierende Unstetigkeit der optimalen Kontrolle führt dazu, dass die Existenz einer optimalen Lösung nicht selbstverständlich ist und bewiesen werden muss. Es wird eine Folge von stochastischen Kontrollproblemen mit Zustandsprozessen konstruiert, deren jeweilige Diffusionsmatrix invertierbar ist und die ursprüngliche degenerierte Diffusionsmatrix approximiert. Außerdem stellen die Kostenfunktionale der Folge eine konvexe Approximation des ursprünglichen linearen Kostenfunktionals dar. Um die Konvergenz der Lösungen dieser Folge zu zeigen, stellen wir die Kontrollprobleme in Form von stochastischen Vorwärts-Rückwärts-Differential-gleichungen (FBSDEs) dar. Wir zeigen, dass die zu der konstruierten Folge von Kontrollproblemen gehörigen Lösungen der Vorwärts-Rückwärtsgleichungen – zumindest für eine Teilfolge - in Verteilung konvergieren. Mit Hilfe einer Konvexitätsannahme der Koeffizienten ist es möglich, einen Kontroll-prozess auf einem passenden Wahrscheinlichkeitsraum zu konstruieren, der optimal für das ursprüngliche stochastische Kontrollproblem ist. Neben der damit bewiesenen Existenz einer optimalen (Bang-Bang-) Lösung, wird damit auch eine glatte Approximation der unstetigen Bang-Bang-Lösung erreicht, welche man für die numerische Approximation des Problems verwenden kann. Die Ergebnisse werden schließlich dann in Form von numerischen Simulationen auf das Problem der optimalen Handels¬ausführung angewendet. / Motivated by the problem of how to optimally execute a large stock position, this thesis considers a stochastic control problem with two special properties. First, the control problem has an exponential delay in the control variable, and so the present value of the state process depends on the moving average of past control decisions. Second, the coefficients are assumed to be linear in the control variable. It is shown that a control problem with these properties generates a mathematically challenging problem. Specifically, it becomes a stochastic control problem whose solution (if one exists) has a bang-bang nature. The resulting discontinuity of the optimal solution creates difficulties in proving the existence of an optimal solution and in solving the problem with numerical methods. A sequence of stochastic control problems with state processes is constructed, whose diffusion matrices are invertible and approximate the original degenerate diffusion matrix. The cost functionals of the sequence of control problems are convex approximations of the original linear cost functional. To prove the convergence of the solutions, the control problems are written in the form of forward-backward stochastic differential equations (FBSDEs). It is then shown that the solutions of the FBSDEs corresponding to the constructed sequence of control problems converge in law, at least along a subsequence. By assuming convexity of the coefficients, it is then possible to construct from this limit an admissible control process which, for an appropriate reference stochastic system, is optimal for our original stochastic control problem. In addition to proving the existence of an optimal (bang-bang) solution, we obtain a smooth approximation of the discontinuous optimal bang-bang solution, which can be used for the numerical solution of the problem. These results are then applied to the optimal execution problem in form of numerical simulations.
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Feynman integrals and hyperlogarithms

Panzer, Erik 06 March 2015 (has links)
Wir untersuchen Feynman-Integrale in der Darstellung mit Schwinger-Parametern und leiten rekursive Integralgleichungen für masselose 3- und 4-Punkt-Funktionen her. Eigenschaften der analytischen (und dimensionalen) Regularisierung werden zusammengefasst und wir beweisen, dass in der Euklidischen Region jedes Feynman-Integral als eine Linearkombination konvergenter Feynman-Integrale geschrieben werden kann. Dies impliziert, dass man stets eine Basis aus konvergenten Masterintegralen wählen kann und somit divergente Integrale nicht selbst berechnet werden müssen. Weiterhin geben wir eine in sich geschlossene Darstellung der Theorie der Hyperlogarithmen und erklären detailliert die nötigen Algorithmen, um diese für die Berechnung mehrfacher Integrale anzuwenden. Wir definieren eine neue Methode um die Singularitäten solcher Integrale zu bestimmen und stellen ein Computerprogramm vor, welches die Integrationsalgorithmen implementiert. Unser Hauptresultat ist die Konstruktion unendlicher Familien masseloser 3- und 4-Punkt-Funktionen (diese umfassen unter anderem alle Leiter-Box-Graphen und deren Minoren), deren Feynman-Integrale zu allen Ordnungen in der epsilon-Entwicklung durch multiple Polylogarithmen dargestellt werden können. Diese Integrale können mit dem vorgestellten Programm explizit berechnet werden. Die Arbeit enthält interessante Beispiele von expliziten Ergebnissen für Feynman-Integrale mit bis zu 6 Schleifen. Insbesondere präsentieren wir den ersten exakt bestimmten Gegenterm in masseloser phi^4-Theorie, der kein multipler Zetawert ist sondern eine Linearkombination multipler Polylogarithmen, ausgewertet an primitiven sechsten Einheitswurzeln (und geteilt durch die Quadratwurzel aus 3). Zu diesem Zweck beweisen wir ein Paritätsresultat über die Zerlegbarkeit der Real- und Imaginärteile solcher Zahlen in Produkte und Beiträge geringerer Tiefe (depth). / We study Feynman integrals in the representation with Schwinger parameters and derive recursive integral formulas for massless 3- and 4-point functions. Properties of analytic (including dimensional) regularization are summarized and we prove that in the Euclidean region, each Feynman integral can be written as a linear combination of convergent Feynman integrals. This means that one can choose a basis of convergent master integrals and need not evaluate any divergent Feynman graph directly. Secondly we give a self-contained account of hyperlogarithms and explain in detail the algorithms needed for their application to the evaluation of multivariate integrals. We define a new method to track singularities of such integrals and present a computer program that implements the integration method. As our main result, we prove the existence of infinite families of massless 3- and 4-point graphs (including the ladder box graphs with arbitrary loop number and their minors) whose Feynman integrals can be expressed in terms of multiple polylogarithms, to all orders in the epsilon-expansion. These integrals can be computed effectively with the presented program. We include interesting examples of explicit results for Feynman integrals with up to 6 loops. In particular we present the first exactly computed counterterm in massless phi^4 theory which is not a multiple zeta value, but a linear combination of multiple polylogarithms at primitive sixth roots of unity (and divided by the square-root of 3). To this end we derive a parity result on the reducibility of the real- and imaginary parts of such numbers into products and terms of lower depth.
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On efficient a posteriori error analysis for variational inequalities

Köhler, Karoline Sophie 14 November 2016 (has links)
Effiziente und zuverlässige a posteriori Fehlerabschätzungen sind eine Hauptzutat für die effiziente numerische Berechnung von Lösungen zu Variationsungleichungen durch die Finite-Elemente-Methode. Die vorliegende Arbeit untersucht zuverlässige und effiziente Fehlerabschätzungen für beliebige Finite-Elemente-Methoden und drei Variationsungleichungen, nämlich dem Hindernisproblem, dem Signorini Problem und dem Bingham Problem in zwei Raumdimensionen. Die Fehlerabschätzungen hängen vom zum Problem gehörenden Lagrange Multiplikator ab, der eine Verbindung zwischen der Variationsungleichung und dem zugehörigen linearen Problem darstellt. Effizienz und Zuverlässigkeit werden bezüglich eines totalen Fehlers gezeigt. Die Fehleranschätzungen fordern minimale Regularität. Die Approximation der exakten Lösung erfüllt die Dirichlet Randbedingungen und die Approximation des Lagrange Multiplikators ist nicht-positiv im Falle des Hindernis- und Signoriniproblems, und hat Betrag kleiner gleich 1 für das Bingham Problem. Dieses allgemeine Vorgehen ermöglicht das Einbinden nicht-exakter diskreter Lösungen, welche im Kontext dieser Ungleichungen auftreten. Aus dem Blickwinkel der Anwendungen ist Effizienz und Zuverlässigkeit im Bezug auf den Fehler der primalen Variablen in der Energienorm von großem Interesse. Solche Abschätzungen hängen von der Wahl eines effizienten diskreten Lagrange Multiplikators ab. Im Falle des Hindernis- und Signorini Problems werden postive Beispiele für drei Finite-Elemente Methoden, der konformen Courant Methode, der nicht-konformen Crouzeix-Raviart Methode und der gemischten Raviart-Thomas Methode niedrigster Ordnung hergeleitet. Partielle Resultate liegen im Fall des Bingham Problems vor. Numerischer Experimente heben die theoretischen Ergebnisse hervor und zeigen Effizienz und Zuverlässigkeit. Die numerischen Tests legen nahe, dass der aus den Abschätzungen resultierende adaptive Algorithmus mit optimaler Konvergenzrate konvergiert. / Efficient and reliable a posteriori error estimates are a key ingredient for the efficient numerical computation of solutions for variational inequalities by the finite element method. This thesis studies such reliable and efficient error estimates for arbitrary finite element methods and three representative variational inequalities, namely the obstacle problem, the Signorini problem, and the Bingham problem in two space dimensions. The error estimates rely on a problem connected Lagrange multiplier, which presents a connection between the variational inequality and the corresponding linear problem. Reliability and efficiency are shown with respect to some total error. Reliability and efficiency are shown under minimal regularity assumptions. The approximation to the exact solution satisfies the Dirichlet boundary conditions, and an approximation of the Lagrange multiplier is non-positive in the case of the obstacle and Signorini problem and has an absolute value smaller than 1 for the Bingham flow problem. These general assumptions allow for reliable and efficient a posteriori error analysis even in the presence of inexact solve, which naturally occurs in the context of variational inequalities. From the point of view of the applications, reliability and efficiency with respect to the error of the primal variable in the energy norm is of great interest. Such estimates depend on the efficient design of a discrete Lagrange multiplier. Affirmative examples of discrete Lagrange multipliers are presented for the obstacle and Signorini problem and three different first-order finite element methods, namely the conforming Courant, the non-conforming Crouzeix-Raviart, and the mixed Raviart-Thomas FEM. Partial results exist for the Bingham flow problem. Numerical experiments highlight the theoretical results, and show efficiency and reliability. The numerical tests suggest that the resulting adaptive algorithms converge with optimal convergence rates.
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Slowness learning

Sprekeler, Henning 18 February 2009 (has links)
In dieser Doktorarbeit wird Langsamkeit als unüberwachtes Lernprinzip in sensorischen Systemen untersucht. Dabei wird zwei Aspekten besondere Aufmerksamkeit gewidmet: der mathematischen Analyse von Slow Feature Analysis - einer Implementierung des Langsamkeitsprinzips - und der Frage, wie das Langsamkeitsprinzip biologisch umgesetzt werden kann. Im ersten Teil wird zunächst eine mathematische Theorie für Slow Feature Analysis entwickelt, die zeigt, dass die optimalen Funktionen für Slow Feature Analysis die Lösungen einer partiellen Differentialgleichung sind. Die Theorie erlaubt, das Verhalten komplizierter Anwendungen analytisch vorherzusagen und intuitiv zu verstehen. Als konkrete Anwendungen wird das Erlernen von Orts- und Kopfrichtungszellen, sowie von komplexen Zellen im primären visuellen Kortex vorgestellt. Im Rahmen einer technischen Anwendung werden die theoretischen Ergebnisse verwendet, um einen neuen Algorithmus für nichtlineare blinde Quellentrennung zu entwickeln und zu testen. Als Abschluss des ersten Teils wird die Beziehung zwischen dem Langsamkeitsprinzip und dem Lernprinzip der verhersagenden Kodierung mit Hilfe eines informationstheoretischen Ansatzes untersucht. Der zweite Teil der Arbeit befasst sich mit der Frage der biologischen Implementierung des Langsamkeitsprinzips. Dazu wird zunächst gezeigt, dass Spikezeit-abhängige Plastizität unter bestimmten Bedingungen als Implementierung des Langsamkeitsprinzips verstanden werden kann. Abschließend wird gezeigt, dass sich die Lerndynamik sowohl von gradientenbasiertem Langsamkeitslernen als auch von Spikezeit-abhängiger Plastizität mathematisch durch Reaktions-Diffusions-Gleichungen beschreiben lässt. / In this thesis, we investigate slowness as an unsupervised learning principle of sensory processing. Two aspects are given particular emphasis: (a) the mathematical analysis of Slow Feature Analysis (SFA) as one particular implementation of slowness learning and (b) the question, how slowness learning can be implemented in a biologically plausible fashion. In the first part of the thesis, we develop a mathematical framework for SFA and show that the optimal functions for SFA are the solutions of a partial differential eigenvalue problem. The theory allows (a) to make analytical predictions for the behavior of complicated applications and (b) an intuitive understanding of how the statistics of the input data are reflected in the optimal functions of SFA. The theory is applied to the learning of place and head-direction representations and to the learning of complex cell receptive fields as found in primary visual cortex. As a technical application, we use the theoretical results to develop and test a new algorithm for nonlinear blind source separation. The first part of the thesis is concluded by an information-theoretic analysis of the relation between slowness learning and predictive coding. In the second part of the thesis, we study the question, how slowness learning could be implemented in a biologically plausible manner. To this end, we first show that spike timing-dependent plasticity can under certain conditions be interpreted as an implementation of slowness learning. Finally, we show that both gradient-based slowness learning and spike timing-dependent plasticity lead to receptive field dynamics that can be described in terms of reaction-diffusion equations.
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On the quasi-optimal convergence of adaptive nonconforming finite element methods in three examples

Rabus, Hella 23 May 2014 (has links)
Eine Vielzahl von Anwendungen in der numerischen Simulation der Strömungsdynamik und der Festkörpermechanik begründen die Entwicklung von zuverlässigen und effizienten Algorithmen für nicht-standard Methoden der Finite-Elemente-Methode (FEM). Um Freiheitsgrade zu sparen, wird in jedem Durchlauf des adaptiven Algorithmus lediglich ein Teil der Gebiete verfeinert. Einige Gebiete bleiben daher möglicherweise verhältnismäßig grob. Die Analyse der Konvergenz und vor allem die der Optimalität benötigt daher über die a priori Fehleranalyse hinausgehende Argumente. Etablierte adaptive Algorithmen beruhen auf collective marking, d.h. die zu verfeinernden Gebiete werden auf Basis eines Gesamtfehlerschätzers markiert. Bei adaptiven Algorithmen mit separate marking wird der Gesamtfehlerschätzer in einen Volumenterm und in einen Fehlerschätzerterm aufgespalten. Da der Volumenterm unabhängig von der diskreten Lösung ist, kann einer schlechten Datenapproximation durch eine lokal tiefe Verfeinerung begegnet werden. Bei hinreichender Datenapproximation wird das Gitter dagegen bezüglich des neuen Fehlerschätzerterms wie üblich level-orientiert verfeinert. Die numerischen Experimente dieser Arbeit liefern deutliche Indizien der quasi-optimalen Konvergenz für den in dieser Arbeit untersuchten adaptiven Algorithmus, der auf separate marking beruht. Der Parameter, der die Verbesserung der Datenapproximation sicherstellt, ist frei wählbar. Dadurch ist es erstmals möglich, eine ausreichende und gleichzeitig optimale Approximation der Daten innerhalb weniger Durchläufe zu erzwingen. Diese Arbeit ermöglicht es, Standardargumente auch für die Konvergenzanalyse von Algorithmen mit separate marking zu verwenden. Dadurch gelingt es Quasi-Optimalität des vorgestellten Algorithmus gemäß einer generellen Vorgehensweise für die drei Beispiele, dem Poisson Modellproblem, dem reinen Verschiebungsproblem der linearen Elastizität und dem Stokes Problem, zu zeigen. / Various applications in computational fluid dynamics and solid mechanics motivate the development of reliable and efficient adaptive algorithms for nonstandard finite element methods (FEMs). To reduce the number of degrees of freedom, in adaptive algorithms only a selection of finite element domains is marked for refinement on each level. Since some element domains may stay relatively coarse, even the analysis of convergence and more importantly the analysis of optimality require new arguments beyond an a priori error analysis. In adaptive algorithms, based on collective marking, a (total) error estimator is used as refinement indicator. For separate marking strategies, the (total) error estimator is split into a volume term and an error estimator term, which estimates the error. Since the volume term is independent of the discrete solution, if there is a poor data approximation the improvement may be realised by a possibly high degree of local mesh refinement. Otherwise, a standard level-oriented mesh refinement based on an error estimator term is performed. This observation results in a natural adaptive algorithm based on separate marking, which is analysed in this thesis. The results of the numerical experiments displayed in this thesis provide strong evidence for the quasi-optimality of the presented adaptive algorithm based on separate marking and for all three model problems. Furthermore its flexibility (in particular the free steering parameter for data approximation) allows a sufficient and optimal data approximation in just a few number of levels of the adaptive scheme. This thesis adapts standard arguments for optimal convergence to adaptive algorithms based on separate marking with a possibly high degree of local mesh refinement, and proves quasi-optimality following a general methodology for three model problems, i.e., the Poisson model problem, the pure displacement problem in linear elasticity and the Stokes equations.
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Adaptive Discontinuous Petrov-Galerkin Finite-Element-Methods

Hellwig, Friederike 12 June 2019 (has links)
Die vorliegende Arbeit "Adaptive Discontinuous Petrov-Galerkin Finite-Element-Methods" beweist optimale Konvergenzraten für vier diskontinuierliche Petrov-Galerkin (dPG) Finite-Elemente-Methoden für das Poisson-Modell-Problem für genügend feine Anfangstriangulierung. Sie zeigt dazu die Äquivalenz dieser vier Methoden zu zwei anderen Klassen von Methoden, den reduzierten gemischten Methoden und den verallgemeinerten Least-Squares-Methoden. Die erste Klasse benutzt ein gemischtes System aus konformen Courant- und nichtkonformen Crouzeix-Raviart-Finite-Elemente-Funktionen. Die zweite Klasse verallgemeinert die Standard-Least-Squares-Methoden durch eine Mittelpunktsquadratur und Gewichtsfunktionen. Diese Arbeit verallgemeinert ein Resultat aus [Carstensen, Bringmann, Hellwig, Wriggers 2018], indem die vier dPG-Methoden simultan als Spezialfälle dieser zwei Klassen charakterisiert werden. Sie entwickelt alternative Fehlerschätzer für beide Methoden und beweist deren Zuverlässigkeit und Effizienz. Ein Hauptresultat der Arbeit ist der Beweis optimaler Konvergenzraten der adaptiven Methoden durch Beweis der Axiome aus [Carstensen, Feischl, Page, Praetorius 2014]. Daraus folgen dann insbesondere die optimalen Konvergenzraten der vier dPG-Methoden. Numerische Experimente bestätigen diese optimalen Konvergenzraten für beide Klassen von Methoden. Außerdem ergänzen sie die Theorie durch ausführliche Vergleiche beider Methoden untereinander und mit den äquivalenten dPG-Methoden. / The thesis "Adaptive Discontinuous Petrov-Galerkin Finite-Element-Methods" proves optimal convergence rates for four lowest-order discontinuous Petrov-Galerkin methods for the Poisson model problem for a sufficiently small initial mesh-size in two different ways by equivalences to two other non-standard classes of finite element methods, the reduced mixed and the weighted Least-Squares method. The first is a mixed system of equations with first-order conforming Courant and nonconforming Crouzeix-Raviart functions. The second is a generalized Least-Squares formulation with a midpoint quadrature rule and weight functions. The thesis generalizes a result on the primal discontinuous Petrov-Galerkin method from [Carstensen, Bringmann, Hellwig, Wriggers 2018] and characterizes all four discontinuous Petrov-Galerkin methods simultaneously as particular instances of these methods. It establishes alternative reliable and efficient error estimators for both methods. A main accomplishment of this thesis is the proof of optimal convergence rates of the adaptive schemes in the axiomatic framework [Carstensen, Feischl, Page, Praetorius 2014]. The optimal convergence rates of the four discontinuous Petrov-Galerkin methods then follow as special cases from this rate-optimality. Numerical experiments verify the optimal convergence rates of both types of methods for different choices of parameters. Moreover, they complement the theory by a thorough comparison of both methods among each other and with their equivalent discontinuous Petrov-Galerkin schemes.
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Adaptive least-squares finite element method with optimal convergence rates

Bringmann, Philipp 29 January 2021 (has links)
Die Least-Squares Finite-Elemente-Methoden (LSFEMn) basieren auf der Minimierung des Least-Squares-Funktionals, das aus quadrierten Normen der Residuen eines Systems von partiellen Differentialgleichungen erster Ordnung besteht. Dieses Funktional liefert einen a posteriori Fehlerschätzer und ermöglicht die adaptive Verfeinerung des zugrundeliegenden Netzes. Aus zwei Gründen versagen die gängigen Methoden zum Beweis optimaler Konvergenzraten, wie sie in Carstensen, Feischl, Page und Praetorius (Comp. Math. Appl., 67(6), 2014) zusammengefasst werden. Erstens scheinen fehlende Vorfaktoren proportional zur Netzweite den Beweis einer schrittweisen Reduktion der Least-Squares-Schätzerterme zu verhindern. Zweitens kontrolliert das Least-Squares-Funktional den Fehler der Fluss- beziehungsweise Spannungsvariablen in der H(div)-Norm, wodurch ein Datenapproximationsfehler der rechten Seite f auftritt. Diese Schwierigkeiten führten zu einem zweifachen Paradigmenwechsel in der Konvergenzanalyse adaptiver LSFEMn in Carstensen und Park (SIAM J. Numer. Anal., 53(1), 2015) für das 2D-Poisson-Modellproblem mit Diskretisierung niedrigster Ordnung und homogenen Dirichlet-Randdaten. Ein neuartiger expliziter residuenbasierter Fehlerschätzer ermöglicht den Beweis der Reduktionseigenschaft. Durch separiertes Markieren im adaptiven Algorithmus wird zudem der Datenapproximationsfehler reduziert. Die vorliegende Arbeit verallgemeinert diese Techniken auf die drei linearen Modellprobleme das Poisson-Problem, die Stokes-Gleichungen und das lineare Elastizitätsproblem. Die Axiome der Adaptivität mit separiertem Markieren nach Carstensen und Rabus (SIAM J. Numer. Anal., 55(6), 2017) werden in drei Raumdimensionen nachgewiesen. Die Analysis umfasst Diskretisierungen mit beliebigem Polynomgrad sowie inhomogene Dirichlet- und Neumann-Randbedingungen. Abschließend bestätigen numerische Experimente mit dem h-adaptiven Algorithmus die theoretisch bewiesenen optimalen Konvergenzraten. / The least-squares finite element methods (LSFEMs) base on the minimisation of the least-squares functional consisting of the squared norms of the residuals of first-order systems of partial differential equations. This functional provides a reliable and efficient built-in a posteriori error estimator and allows for adaptive mesh-refinement. The established convergence analysis with rates for adaptive algorithms, as summarised in the axiomatic framework by Carstensen, Feischl, Page, and Praetorius (Comp. Math. Appl., 67(6), 2014), fails for two reasons. First, the least-squares estimator lacks prefactors in terms of the mesh-size, what seemingly prevents a reduction under mesh-refinement. Second, the first-order divergence LSFEMs measure the flux or stress errors in the H(div) norm and, thus, involve a data resolution error of the right-hand side f. These difficulties led to a twofold paradigm shift in the convergence analysis with rates for adaptive LSFEMs in Carstensen and Park (SIAM J. Numer. Anal., 53(1), 2015) for the lowest-order discretisation of the 2D Poisson model problem with homogeneous Dirichlet boundary conditions. Accordingly, some novel explicit residual-based a posteriori error estimator accomplishes the reduction property. Furthermore, a separate marking strategy in the adaptive algorithm ensures the sufficient data resolution. This thesis presents the generalisation of these techniques to three linear model problems, namely, the Poisson problem, the Stokes equations, and the linear elasticity problem. It verifies the axioms of adaptivity with separate marking by Carstensen and Rabus (SIAM J. Numer. Anal., 55(6), 2017) in three spatial dimensions. The analysis covers discretisations with arbitrary polynomial degree and inhomogeneous Dirichlet and Neumann boundary conditions. Numerical experiments confirm the theoretically proven optimal convergence rates of the h-adaptive algorithm.

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