오픈뉴스백과
세계의 오늘한국의 오늘라이브둘러보기뉴스ONP 브리핑
뉴스로 배우기커뮤니티회사학술과학정부용어사전피드 제보내 편향
...

오픈뉴스백과

집단지성 기반 뉴스 검증 플랫폼. 다양한 시각으로 뉴스를 이해합니다.

서비스

세계의 오늘한국의 오늘라이브뉴스정부과학학술용어사전소개

법적 고지

개인정보처리방침이용약관콘텐츠 이용 안내

문의

문의하기

본 플랫폼에서 제공하는 뉴스 콘텐츠의 저작권은 각 언론사에 있으며, 무단 복제 및 배포를 금지합니다.

RSS 피드를 통해 수집된 콘텐츠는 각 원저작자의 라이선스 조건을 따릅니다. 오픈 라이선스(CC-BY 등) 콘텐츠는 해당 라이선스에 따라 출처를 표기합니다.

오픈뉴스백과는 뉴스 집계 및 검증 플랫폼으로, 개별 기사의 내용에 대한 책임은 해당 언론사에 있습니다.

이용자가 작성한 피드백, 팩트체크, 독자 제보 등의 콘텐츠에 대한 책임은 해당 작성자에게 있습니다.

콘텐츠 제거·정정이 필요하시면 문의하기에 남겨 주세요.

© 2026 오픈뉴스백과 (OpenNewsPedia). All rights reserved.

뉴스 목록
미디어 커버리지1건1개 미디어
arXiv Math
학술
기타

Gaussian FSBP operators: Comparison and application to numerical methods for hyperbolic conservation laws

arXiv Math
CC BY
이 매체는 공공·자유 라이선스로 본문을 직접 표시합니다.

Abstract

Function-space summation-by-parts (FSBP) operators enable conservative and energy-stable numerical methods for hyperbolic conservation laws based on general, non-polynomial approximation spaces.

Recent works show that using generalized Gaussian quadrature significantly reduces the number of grid points required compared to existing constructions that have mostly focused on equidistant grids.

In this paper, we compare open and closed FSBP operators constructed with generalized Gaussian quadratures and apply them to numerically solve hyperbolic conservation laws.

Furthermore, to support open node distributions, we extend the FSBP framework by introducing function-space exact extrapolation operators and operationalize them in numerical schemes for solving hyperbolic conservation laws.

Our numerical experiments include the one-dimensional linear advection, non-viscous Burgers, and compressible Euler equations of gas dynamics.

We observe that applying FSBP operators in numerical schemes can improve efficiency and accuracy.

Notably, we demonstrate these advantages in more challenging time-dependent settings compared to other recent works on Gaussian FSBP operators.

전문 보기

이 뉴스, 어떠셨어요?

탭 한 번으로 반응 · 로그인 불필요

관련 뉴스

관련 뉴스 제보는 로그인 후 가능합니다.

'research' 카테고리 뉴스

OriginBlame: Record- and Token-Level Data Provenance for AI Training Datasets

arXiv CS.AI

SPINE: Bridging the Cyber-Physical Gap with Agentic AI

arXiv CS.AI

Interventional Grounding Audits: Black-Box Premise-Dependency Tests for LLM Chain-of-Thought via Predicate Substitution

arXiv CS.AI

arXiv의 다른 기사

Improving Molecular Property Prediction in Small Language Models Using Graph-based Tools

arXiv CS.AI

Oracle Agent Memory as an Enterprise Memory Substrate for Long-Horizon AI Agents

arXiv CS.AI

Learning Safe Agent Behaviour from Human Preferences and Justifications via World Models

arXiv CS.AI

피드백

피드백을 남기려면 로그인해 주세요.