Efficient matrix computation for tensor-product isogeometric analysis: The use of sum factorization (Articolo in rivista)

Type
Label
  • Efficient matrix computation for tensor-product isogeometric analysis: The use of sum factorization (Articolo in rivista) (literal)
Anno
  • 2015-01-01T00:00:00+01:00 (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#doi
  • 10.1016/j.cma.2014.12.013 (literal)
Alternative label
  • P. Antolin; A. Buffa; F. Calabrò; M. Martinelli; G. Sangalli (2015)
    Efficient matrix computation for tensor-product isogeometric analysis: The use of sum factorization
    in Computer methods in applied mechanics and engineering; Elsevier B.V., Amsterdam (Belgio)
    (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#autori
  • P. Antolin; A. Buffa; F. Calabrò; M. Martinelli; G. Sangalli (literal)
Pagina inizio
  • 817 (literal)
Pagina fine
  • 828 (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#url
  • http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782514004927 (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#numeroVolume
  • 285 (literal)
Rivista
Note
  • Scopu (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#affiliazioni
  • Dipartimento di Ingegneria Civile ed Architettura, Università degli Studi di Pavia, Italy; Istituto di Matematica Applicata e Tecnologie Informatiche E. Magenes del CNR, Pavia, Italy; DIEI, Università degli Studi di Cassino e del Lazio Meridionale, Italy; Dipartimento di Matematica, Università degli Studi di Pavia, Italy (literal)
Titolo
  • Efficient matrix computation for tensor-product isogeometric analysis: The use of sum factorization (literal)
Abstract
  • In this paper we discuss the use of the sum-factorization for the calculation of the integrals arising in Galerkin isogeometric analysis. While introducing very little change in an isogeometric code based on element-by-element quadrature and assembling, the sum-factorization approach, taking advantage of the tensor-product structure of splines or NURBS shape functions, significantly reduces the quadrature computational cost. (literal)
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