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首页> 外文期刊>Journal of Computational Physics >Stabilization of RBF-generated finite difference methods for convective PDEs
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Stabilization of RBF-generated finite difference methods for convective PDEs

机译：对流PDE的RBF生成的有限差分方法的稳定性

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Radial basis functions (RBFs) are receiving much attention as a tool for solving PDEs because of their ability to achieve spectral accuracy also with unstructured node layouts. Such node sets provide both geometric flexibility and opportunities for local node refinement. In spite of requiring a somewhat larger total number of nodes for the same accuracy, RBF-generated finite difference (RBF-FD) methods can offer significant savings in computer resources (time and memory). This study presents a new filter mechanism, allowing such gains to be realized also for purely convective PDEs that do not naturally feature any stabilizing dissipation.
机译：径向基函数（RBF）作为求解PDE的工具受到了广泛的关注，因为它们具有在非结构化节点布局中也能达到光谱精度的能力。这样的节点集既提供了几何灵活性，又提供了局部节点改进的机会。尽管需要相同数量的节点总数才能达到相同的精度，但RBF生成的有限差分（RBF-FD）方法可以显着节省计算机资源（时间和内存）。这项研究提出了一种新的滤波机制，对于自然不具有任何稳定耗散特性的纯对流PDE，也可以实现这种增益。

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