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自适应多分辨率和自适应网格细化应用于可压缩Euler方程模拟的比较。 (英语) Zbl 1457.65069号

摘要:我们详细比较了求解偏微分方程的两种自适应数值方法,即自适应多分辨率(MR)和自适应网格细化(AMR)。这两种离散方法都是基于空间有限体积,具有二阶激波捕获和显式时间积分,无论有无局部时间步进。这两种方法是笛卡尔几何中可压缩欧拉方程的基准。选择了二维黎曼问题Lax-Liu(#6)和三维椭圆膨胀激波作为测试用例。我们从CPU时间和内存需求方面比较和评估了它们的计算效率。我们通过将自适应计算结果与使用规则精细网格的相应FV方案获得的结果进行比较来评估准确性。我们发现,随着细化级别的增加,这两种方法都会产生类似的CPU时间压缩趋势。MR显示出比AMR更有效的内存压缩,并显示出略微增强的收敛性;然而,对于测试的代码,测量到了更大的绝对开销。

MSC公司:

6500万08 含偏微分方程初值和初边值问题的有限体积法
65号08 含偏微分方程边值问题的有限体积法
65M50型 涉及偏微分方程初值和初边值问题数值解的网格生成、细化和自适应方法
6500万06 含偏微分方程初值和初边值问题的有限差分方法
65个M12 含偏微分方程初值和初边值问题数值方法的稳定性和收敛性
65年20月 数值算法的复杂性和性能
76升05 流体力学中的冲击波和冲击波
76号06 可压缩Navier-Stokes方程
76个M12 有限体积法在流体力学问题中的应用
第31季度35 欧拉方程
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