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Erschienen in:
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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

Machine Learning in Adaptive FETI-DP – A Comparison of Smart and Random Training Data

verfasst von : Alexander Heinlein, Axel Klawonn, Martin Lanser, Janine Weber

Erschienen in: Domain Decomposition Methods in Science and Engineering XXV

Verlag: Springer International Publishing

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The convergence rate of classical domain decomposition methods for diffusion or elasticity problems usually deteriorates when large coefficient jumps occur along or across the interface between subdomains. In fact, the constant in the classical condition number bounds [11, 12] will depend on the coefficient jump.

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Metadaten
Titel
Machine Learning in Adaptive FETI-DP – A Comparison of Smart and Random Training Data
verfasst von
Alexander Heinlein
Axel Klawonn
Martin Lanser
Janine Weber
Copyright-Jahr
2020
Buch
Domain Decomposition Methods in Science and Engineering XXV

Print ISBN: 978-3-030-56749-1

Electronic ISBN: 978-3-030-56750-7

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-56750-7_24

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