An LP empirical quadrature procedure for parametrized functions

Anthony T. Patera; Masayuki Yano

doi:10.1016/j.crma.2017.10.020

Partial differential equations/Numerical analysis

An LP empirical quadrature procedure for parametrized functions
[Une procédure de quadrature empirique par programmation linéaire pour les fonctions à paramètres]

Présenté par : Olivier Pironneau

Anthony T. Patera ¹ ; Masayuki Yano ²

¹ Room 3-266, Massachusetts Institute of Technology, 77 Massachusetts Avenue, Cambridge, MA 02139, USA
² University of Toronto, 4925 Duffein Street, Toronto, ON, M3H 5T6, Canada

Comptes Rendus. Mathématique, Volume 355 (2017) no. 11, pp. 1161-1167.

Abstract (VO)
Résumé

We extend the linear program empirical quadrature procedure proposed in [9] and subsequently [3] to the case in which the functions to be integrated are associated with a parametric manifold. We pose a discretized linear semi-infinite program: we minimize as objective the sum of the (positive) quadrature weights, an $ℓ_{1}$ norm that yields sparse solutions and furthermore ensures stability; we require as inequality constraints that the integrals of J functions sampled from the parametric manifold are evaluated to accuracy $\bar{δ}$ . We provide an a priori error estimate and numerical results that demonstrate that under suitable regularity conditions, the integral of any function from the parametric manifold is evaluated by the empirical quadrature rule to accuracy $\bar{δ}$ as $J \to \infty$ . We present two numerical examples: an inverse Laplace transform; reduced-basis treatment of a nonlinear partial differential equation.

Nous étendons la procédure de quadrature empirique par programmation linéaire proposée dans [9] et par la suite dans [3] au cas où les fonctions à intégrer sont associées à une variété paramétrique. Nous posons un problème de programmation linéaire discret et semi-infini : nous minimisons la fonction objectif, qui est la somme des poids (positifs) de quadrature, qui constitue une norme $ℓ_{1}$ menant à des solutions parcimonieuses et assurant la stabilité, les contraintes d'inégalité requises étant que les intégrales de J fonctions échantillonnées à partir de la variété soient évaluées à une précision $\bar{δ}$ . Nous fournissons un estimateur d'erreur a priori et des résultats numériques qui démontrent que, sous certaines conditions de régularité, toute fonction de la variété est évaluée par la méthode de quadrature empirique avec précision $\bar{δ}$ quand $J \to \infty$ . Nous présentons deux exemples numériques : une transformée inverse de Laplace et un traitement par base réduite d'une équation aux dérivées partielles non linéaire.

Reçu le : 2017-08-27
Accepté le : 2017-10-30
Publié le : 2017-11-01

DOI : 10.1016/j.crma.2017.10.020

Affiliations des auteurs :

Anthony T. Patera ¹ ; Masayuki Yano ²

¹ Room 3-266, Massachusetts Institute of Technology, 77 Massachusetts Avenue, Cambridge, MA 02139, USA
² University of Toronto, 4925 Duffein Street, Toronto, ON, M3H 5T6, Canada

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Anthony T. Patera; Masayuki Yano. An LP empirical quadrature procedure for parametrized functions. Comptes Rendus. Mathématique, Volume 355 (2017) no. 11, pp. 1161-1167. doi : 10.1016/j.crma.2017.10.020. https://comptes-rendus.academie-sciences.fr/mathematique/articles/10.1016/j.crma.2017.10.020/

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Cité par Sources :

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