論文の概要: PoliVEM: a Python-driven virtual element framework for computational solid mechanics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.35878v1
- Date: Sat, 26 Sep 2026 23:27:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-30 21:28:46.875656
- Title: PoliVEM: a Python-driven virtual element framework for computational solid mechanics
- Title(参考訳): PoliVEM - 計算ソリッド力学のためのPython駆動の仮想要素フレームワーク
- Abstract要約: PoliVEMは、計算固体および構造力学における仮想要素法(Virtual Element Method, VEM)のソフトウェアフレームワークである。
C++17計算コアとPythonインタフェースは、1次元ビーム、2次元および3次元弾性、軸対称弾性、過渡拡散、有限ひずみ超弾性を共通の実装で配置する。
このフレームワークは、エッジ、顔、セルの自由度を1つの階層に格納し、共通のデータからエネルギー、ひずみ、および$L2$の投影を構築し、要素レベルでの整合性安定化の分割を保持する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work presents PoliVEM, a software framework for the Virtual Element Method (VEM) in computational solid and structural mechanics. A C++17 computational core and a Python interface place one-dimensional beams, two- and three-dimensional elasticity, axisymmetric elasticity, transient diffusion, and finite-strain hyperelasticity in a common implementation. The framework stores vertex, edge, face, and cell degrees of freedom in one hierarchy, constructs the energy, strain, and $L^2$ projections from common polynomial data, and retains the consistency--stabilization split at the element level. The core separates the mesh, material, element, assembler, and solver responsibilities and combines them by composition. A new formulation supplies its projection, discrete form, and stabilization while reusing the mesh representation, degree-of-freedom numbering, boundary-condition treatment, sparse assembly, algebraic solvers, and Python binding pattern. The numerical infrastructure includes polygonal and polyhedral mesh input, higher-order entity numbering, cached projection operators, static condensation, coloured sparse assembly, linear solver selection based on the matrix structure, an incremental Newton method with line search and regularization, and explicit and implicit time integration. Three numerical experiments examine the shared implementation through polynomial reproduction, recovery after static condensation, higher-order degree-of-freedom handling, polygonal and polyhedral meshes, patch tests, stiffness spectra, and comparisons with independent finite element calculations. The results verify the common core for the beam and two- and three-dimensional elasticity formulations. They also identify the scaling of high-order polynomial bases on anisotropic cells and the memory required by sparse direct factorizations as the main limitations of the current implementation.
- Abstract(参考訳): この研究は、計算固体および構造力学における仮想要素法(VEM)のためのソフトウェアフレームワークであるPooliVEMを提示する。
C++17計算コアとPythonインタフェースは、1次元ビーム、2次元および3次元弾性、軸対称弾性、過渡拡散、有限ひずみ超弾性を共通の実装で配置する。
このフレームワークは、頂点、辺、面、セルの自由度を1つの階層に格納し、共通多項式データからエネルギー、ひずみ、および$L^2$の射影を構築し、要素レベルでの整合安定化分割を保持する。
コアはメッシュ、材料、要素、アセンブラ、ソルバの責務を分離し、合成によって結合する。
新しい定式化は、メッシュ表現、自由度数、境界条件処理、スパースアセンブリ、代数的ソルバ、Pythonバインディングパターンを再利用しながら、プロジェクション、離散形式、安定化を提供する。
数値インフラストラクチャは、多角形および多面体メッシュ入力、高次エンティティ番号付け、キャッシュされたプロジェクション演算子、静的凝縮、色付きスパースアセンブリ、行列構造に基づく線形ソルバ選択、線探索と正規化を備えたインクリメンタルニュートン法、明示的および暗黙的な時間積分を含む。
3つの数値実験により, 多項式再生, 静的凝縮後の回復, 高次自由度処理, ポリゴンおよび多面体メッシュ, パッチ試験, 剛性スペクトル, および独立有限要素計算との比較を行った。
その結果、ビームの共通コアと2次元および3次元弾性の定式化が検証された。
彼らはまた、異方性セル上の高階多項式基底のスケーリングと、スパース直接分解に必要なメモリを現在の実装の主な制限として挙げた。
関連論文リスト
- Hyper-Fold: Exploring the Expressive Limit of Sequence-Geometry Learning for Proteins via Hypergraph Modeling [55.36837305276515]
コンテント幾何学的外積に対する完全双線型作用素、すなわち2階の相互作用の十分統計は、表現的天井であることを示す。
次に、メッセージパッシングコストで天井に近づく、ランク-K分離可能な畳み込みバックボーンであるHyper-Foldを紹介します。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-29T11:43:25Z) - Solving Minimal Problems Without Matrix Inversion Using FFT-Based Interpolation [8.359861060031223]
本研究では,スパースな隠れ変数を用いた解法を構成するサンプリングベースで逆変換のない手法を提案する。
提案した解法は,特に小規模問題に対して,強い数値安定性と競争安定性を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-07T17:03:56Z) - Primitive Recursion without Composition: Dynamical Characterizations, from Neural Networks to Polynomial ODEs [0.0]
実数値力学により進化した実数値状態について検討する。
これら3つの状態は、実数値力学によって進化した連続体-実数値状態に作用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-27T11:48:49Z) - VLWE: Variety-based Learning with Errors for Vector Encryption through Algebraic Geometry [1.3824176915623292]
格子ベースの暗号はポスト量子セキュリティの基礎である。
この研究は代数幾何学に基づく新しい構造格子問題であるバラエティ-LWE(VLWE)を導入する。
VLWEのセキュリティは、複数の独立したインスタンスに分散し、古典的および量子的攻撃に対するレジリエンスを示すことによって証明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-11T06:04:24Z) - SpaceMesh: A Continuous Representation for Learning Manifold Surface Meshes [61.110517195874074]
本稿では,ニューラルネットワークの出力として,複雑な接続性を持つ多様体多角形メッシュを直接生成する手法を提案する。
私たちの重要なイノベーションは、各メッシュで連続的な遅延接続空間を定義することです。
アプリケーションでは、このアプローチは生成モデルから高品質な出力を得るだけでなく、メッシュ修復のような挑戦的な幾何処理タスクを直接学習することを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-30T17:59:03Z) - Transolver: A Fast Transformer Solver for PDEs on General Geometries [66.82060415622871]
本稿では, 離散化された測地の背後に隠れた本質的な物理状態を学習するTransolverについて述べる。
スライスから符号化された物理認識トークンに注意を向けることで、Transovlerは複雑な物理的相関を効果的に捉えることができる。
Transolverは6つの標準ベンチマークで22%の相対的な利得で一貫した最先端を実現し、大規模産業シミュレーションでも優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-04T06:37:38Z) - Sparse resultant based minimal solvers in computer vision and their
connection with the action matrix [17.31412310131552]
いくつかのカメラ幾何問題に対して、我々の余剰手法は、最先端のGrobnerベースベースの解法よりも小さく、より安定な解法をもたらすことを示した。
コンピュータビジョンにおける最小限の問題に対して、一般的なベースベースの方法に代わる競争力のある代替手段を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-16T14:25:19Z) - Matrix product operator representation of polynomial interactions [0.0]
格子サイト分離を行列積演算子(MPO)として指数関数として成長する1次元格子上の相互作用ハミルトニアンの正確な構成を提供する。
本研究は,多体量子演算子の相関構造に関する新たな知見を提供するとともに,対話を指数的に探索する多体系のシミュレーションにも有効である可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-14T04:15:32Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。