This is a survey article on finite element a posteriori error estimates with an emphasize on gradient recovery type error estimators. As an example, the error estimator based on the ZZ patch recovery technique will be discussed in some detail.
This paper reports a simple posteriori error estimate method for adaptive finite element mesh generation using quadratic shape function especially for the magnetic field problems. The elements of quadratic shape function have more precise solution than those of linear shape function. Therefore, the difference of two solutions gives error quantity. The method uses the magnetic flux density error as a basis for refinement. This estimator is tested on two dimensional problem which has singular points. The estimated error is always under estimated but in same order as exact error, and this method is much simpler and more convenient than other methods. The result shows that the adaptive mesh gives even better rate of convergence in global error than the uniform mesh.
In this work, a numerical solution of the incompressible Navier-Stokes equations is proposed. The method suggested is based on an algorithm of discretization by mixed finite elements with a posteriori error estimation of the computed solutions. In order to evaluate the performance of the method, the numerical results are compared with some previously published works or with others coming from commercial code like Adina system.
The objective of numerical analysis is to devise and analyze efficient algorithms or numerical methods for equations arising in mathematical modeling for science and engineering. In this article, we present some recent topics in computational mathematics, specially in the finite element method and overview the development of the mixed finite element method in the context of second order elliptic and parabolic problems. Multiscale methods such as MsFEM, HMM, and VMsM are included.
Most pattern classifiers have been designed based on the ML (Maximum Likelihood) training algorithm which is simple and relatively powerful. The ML training is an efficient algorithm to individually estimate the model parameters of each class under the assumption that all class models in a classifier are statistically independent. That assumption, however, is not valid in many real situations, which degrades the performance of the classifier. In this paper, we propose a minimum-error-rate training algorithm based on the MAP (Maximum a Posteriori) approach. The algorithm regards the normalized outputs of the classifier as estimates of the a posteriori probability, and tries to maximize those estimates. According to Bayes decision theory, the proposed algorithm satisfies the condition of minimum-error-rate classificatin. We apply this algorithm to NPM (Neural Prediction Model) for speech recognition, and derive new disrminative training algorithms. Experimental results on ten Korean digits recognition have shown the reduction of 37.5% of the number of recognition errors.
이동통신 시스템에서 발생하는 큰 문제점 중의 하나는 다중 경로에 의한 신호 진폭의 감쇄 현상인 페이딩을 들수 있다. 이 때 동기시스템에서 maximum a posteriori 신호 위상 추정값의 분산에 대한 Cramer-Rao bound를 고찰하여 수신신호의 위상을 추정한다. 나카가미 페이딩 채널에서의 위상의 분산값에 대한 Cramer-Rao 하한치를 발견하기 위해서 위상에 대한 확률 밀도 함수를 이용한다. 또한 순서통계량을 이용하여 일반화된 선택 합성기법에 대한 오류 확률식을 유도하여 적절한 다이버시티 가짓수를 분석하였다.
We introduce three spectral regularization methods for solving a backward heat conduction problem (BHCP). For the three spectral regularization methods, we give the stability error estimates with optimal order under an a-priori and an a-posteriori regularization parameter choice rule. Numerical results show that our theoretical results are effective.
In this paper, we conduct sensitivity analysis of parameters used for inverse modeling in order to estimate the PM10 emissions from the 16 areas in East Asia accurately. Parameters used in sensitivity analysis are R, the observational error covariance matrix, and B, a priori (background) error covariance matrix. In previous studies, it was used with the predetermined parameter empirically. Such a method, however, has difficulties in estimating an accurate emissions. Therefore, an automatically determining method for the most suitable value of R and B with an error measurement criteria and posteriori emissions accuracy is required. We determined the parameters through a sensitivity analysis, and improved the accuracy of posteriori emissions estimation. Inverse modeling methods used in the emissions estimation are pseudo inverse, NNLS (Nonnegative Least Square), and BA(Bayesian Approach). Pseudo inverse has a small error, but has negative values of emissions. In order to resolve the problem, NNLS is used. It has a unrealistic emissions, too. The problems are resolved with BA(Bayesian Approach). We showed the effectiveness and the accuracy of three methods through case studies.
The Zienkiewicz-Zhu(Z/Z) error estimate is slightly modified for the hierarchical p-refinement, and is then applied to L-shaped plates subjected to bending to demonstrate its effectiveness. An adaptive procedure in finite element analysis is presented by p-refinement of meshes in conjunction with a posteriori error estimator that is based on the superconvergent patch recovery(SPR) technique. The modified Z/Z error estimate p-refinement is different from the conventional approach because the high order shape functions based on integrals of Legendre polynomials are used to interpolate displacements within an element, on the other hand, the same order of basis function based on Pascal's triangle tree is also used to interpolate recovered stresses. The least-square method is used to fit a polynomial to the stresses computed at the sampling points. The strategy of finding a nearly optimal distribution of polynomial degrees on a fixed finite element mesh is discussed such that a particular element has to be refined automatically to obtain an acceptable level of accuracy by increasing p-levels non-uniformly or selectively. It is noted that the error decreases rapidly with an increase in the number of degrees of freedom and the sequences of p-distributions obtained by the proposed error indicator closely follow the optimal trajectory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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