向量场的广义最小二乘梯度

计算科学 C++ 可视化 数据集
2021-12-18 15:33:29

为了计算标量场的梯度,可以使用 Dimitri Mavriplis 的论文 Revisiting the Least-squares Procedure for Gradient Reconstruction on Unstructured Meshes(第 23 页)中描述的加权最小二乘法。

我的问题是:如何重建矢量场的梯度?

在 J. De Keyser 等人的论文Least-squares gradientcalculation from multi-point observers of scalar and vector fields: Methods and applications with Cluster in the plasmasphere 中,似乎可以将矢量场分量视为标量场并在某些假设下将其提供给梯度计算。

我目前正在编写一个应该计算这个的通用 C++ 方法,其中结果排名由为所有可用组合(标量向量、向量张量、张量向量、向量向量等)定义的外部产品特征类确定. 关于如何解决这个问题的任何想法?

1个回答

无需假设即可将向量最小二乘问题简化为标量最小二乘问题。但是您可以利用矩阵对于所有向量分量都是相同的这一事实,因此您可以解决具有多个右手边的单个最小二乘问题,从而节省分解。