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EVENTO



The Origin of the Multiscale Hybrid-Mixed Method: An Overview

Tipo de evento:
Seminário LNCC


Este é um evento organizado pelo Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC/MCTI) como parte das comemorações de seus 40 anos.

Resumo:
This lecture presents an overview of the origin of the Multiscale Hybrid-Mixed method (MHM for short) from the '80s to date. The MHM is a byproduct of a general methodology which uses the hybridization procedure on the continuous level to characterize the unknowns as a direct sum of a ``coarse" global solution and the solutions of local Neumann problems. On the discrete level, the local problems drive the multiscale basis functions. In contrast, the global ``coarse" problem is responsible for the computation of the (face) degrees of freedom. Since the local problems are entirely independent, the method takes full advantage of parallel computations. The MHM method has exciting features such as super-convergence, robustness in terms of (small) physical parameters, and local conservation properties on general polytopal meshes. Also, it provides a face-based with a posteriori error estimator which drives a new adaptative strategy. Those combined features make the method an affordable and highly precise strategy to solve massive multiscale problems in complicated domains.

As palestras são gratuitas e abertas ao público em geral através do aplicativo Zoom (download disponível em https://zoom.us/), sendo também transmitidas ao vivo pelo canal do LNCC no YouTube.

Aviso Legal: As opiniões expressadas neste vídeo são de responsabilidade exclusiva do(s) palestrante(s).

Relembramos da importância do cadastramento da inscrição e a obrigatoriedade de participação por parte dos discentes da Pós-graduação do LNCC pela plataforma Zoom.

Para se inscrever neste webinar, acesse o link:
https://us02web.zoom.us/webinar/register/WN_laQziyx_QA-DfhFlT1hygA

Data Início: 23/11/2020
Hora: 14:00
Data Fim:
Hora: 15:30

Local:  LNCC - Laboratório Nacional de Computação Ciêntifica - Webinar

Palestrante:
Frédéric Gerard Christian Valentin - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC


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