拉美西斯

自适应网格细化的宇宙学流体动力学一种新的高分辨率代码称为RAMSES。提出了一种新的N体和水动力程序,称为RAMSES。它被设计用于研究具有高空间分辨率的宇宙中的结构形成。该代码基于自适应网格细化(AMR)技术,具有基于树的数据结构,允许递归网格细化在逐单元的基础上。N体解算器非常类似于为ART代码[CITE ]开发的,在精确的实现上有微小的差别。流体动力学求解器基于二阶戈杜诺夫法,一种已知的精确计算流体组分的热历史的现代激波捕捉方案。使用各种测试案例,从纯气体动力测试到宇宙学测试,仔细估计代码的准确性。描述了在宇宙学模拟中使用的具体细化策略,并讨论了在所产生的AMR网格中与激波传播相关的潜在杂散效应并发现可以忽略不计。在一个低密度LAMBDA $ CDM宇宙中的一个大的N体和结构形成的流体动力学模拟得到的结果,在AMR网格中有2563个粒子和4.1个IME 10 ^ 7个单元,达到了81923的正式分辨率。对不同量的收敛性分析,如暗物质密度功率谱、气体压力功率谱和个体HaloE温度分布,表明数值结果收敛到该码的实际分辨率极限,并通过在Halo模型的框架中的最近的分析预测而很好地再现。


ZBMaCT中的参考文献(23篇文章中引用)

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按年份排序(引文
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