A multigrid and neural network approach to reduce the computational cost of $\varphi$-FEM

$A multigrid and neural network approach to reduce the computational cost of $\varphi$-FEM$

Document de travail

Open Access

Michel Duprez, Vanessa Lleras, Killian Vuillemot et Raphaël Bulle

Résumé

Immersed boundary method

Multigrid approach

Neural network

Complex geometries

Partial differential equation

Level set

65N30, 65N85, 65N15

level-set, fictitious domain, Finite element method

url

Find in HALAfficher

1 Consultations de la notice

Titre: A multigrid and neural network approach to reduce the computational cost of $\varphi$-FEM
Créateurs - sans rôle: Michel Duprez - Centre Inria de l'Université de Lorraine
Vanessa Lleras - Université de Montpellier, IMAG - Institut Montpelliérain Alexander Grothendieck
Killian Vuillemot - Université de Montpellier, IMAG - Institut Montpelliérain Alexander Grothendieck
Raphaël Bulle - Laboratoire des Sciences de l'Ingénieur, de l'Informatique et de l'Imagerie
Identifiants: 99245012309311
Unité académique: IMAG - Institut Montpelliérain Alexander Grothendieck
Langue: Anglais
Type de ressource: Document de travail
Champs locaux: hal-05622220