拉美西斯

具有自适应网格细化的宇宙流体力学。一种新的高分辨率代码叫做RAMSES。提出了一种新的N体流体力学程序RAMSES。它被设计用来研究宇宙中具有高空间分辨率的结构形成。该代码基于自适应网格优化(AMR)技术,具有基于树的数据结构,允许逐单元递归网格细化。N体解算器与为ART代码[CITE]开发的解算器非常相似,只是在具体实现上略有不同。流体动力学解算器基于二阶Godunov方法,这是一种现代的激波捕捉方案,可以精确计算流体部件的热历史。从纯气体动力学测试到宇宙学测试,使用各种测试用例仔细评估代码的准确性。描述了在宇宙学模拟中使用的具体细化策略,并讨论了由此产生的AMR网格中与冲击波传播相关的潜在杂散效应,发现可以忽略不计。本文报道了低密度Lambda$CDM宇宙结构形成的大N体和流体动力学模拟结果,AMR网格中有2563个粒子和4.1个imes 10^7$个细胞,达到81923的形式分辨率,气体压力功率谱和单个卤化物温度分布图表明,数值结果正在收敛到规范的实际分辨率极限,并且在晕模型的框架内,最近的分析预测很好地再现了这些结果。


zbMATH中的参考文献(参考文献28条)

显示第1到第20个结果,共28个。
按年份排序(引用)
  1. 切尼赫,伊戈尔;伊戈尔库利科夫;图图科夫,亚历山大:氢氦化学和核星系碰撞:AVX-512超级计算机上的流体动力学模拟(2021)
  2. 吉朋,罗尼;泰尼森,詹尼斯;夏,春;Porth,Oliver:\texttmpi AMRVAC:a parallel,grid adaptive PDE toolkit(2021年)
  3. 埃克曼,让-皮埃尔;哈萨尼,法博德:宇宙学(N)-物体模拟中相对论修正的探测(2020)
  4. 施密迈尔,凯文;佩蒂帕斯,法比恩;Daniel,Eric:基于双树的多相可压缩流单元和面自适应网格细化算法(2019)
  5. 德里亚斯,埃尔万;佩拉尼,Sé巴斯蒂安:基于分层基础的Vlasov方程的六维自适应模拟(2018)
  6. 笨蛋,迈克尔;法姆布里,弗朗西斯科;塔维利,毛里齐奥;贝德,迈克尔;Weinzierl,Tobias:ADER间断Galerkin格式在可伸缩双曲偏微分方程引擎中的有效实现(2018)
  7. 涅丁,尼可莱Y。;塞门诺夫,瓦迪姆A。;Kravtsov,Andrey V.:在显式保守的局部时间步进方案中实施Courant-Friedrichs-Lewy条件(2018)
  8. 库利科夫,I。M、 。;切尼赫,我。G、 。;格林斯基,B。M、 。;普罗塔索夫。A、 :第二代Intel Xeon Phi处理器Hll方法的高效优化(2018)
  9. 库利科夫,I。M、 。;切尼赫,我。G、 。;图图科夫,A。五、 :用于大规模并行超级计算机的新并行Intel Xeon Phi流体动力学代码(2018)
  10. 刘超;Oliynyk,Todd A.:大时空尺度上的宇宙学牛顿极限(2018)
  11. 帕普萨基斯,安德烈亚斯;萨日恩,谢尔盖S。;求你了,史蒂文;达内拉,伊奥努特;Luddens,Francky:间断Galerkin方法的有效自适应网格细化(AMR)算法:可压缩两相流计算的应用(2018)
  12. 德索姆贝斯,圣彼得堡é潘恩;杜阿尔特,马克斯;杜蒙,蒂埃里;吉尔特,托马斯;百叶窗,紫罗兰色;Massot,Marc:多核体系结构上时空多尺度反应扩散系统的基于任务的自适应多分辨率(2017)
  13. Jannis Teunissen,Ute-Ebert:Afivo:a framework for quadtree/octree AMR with shared memory parallelization and geometric multigrid methods(2017年),Jannis Teunissen,Ute Ebert:Afivo:a framework for quadtree阿尔十四
  14. 李东旭;法勒,雨果;Reyes,Adam:计算流体力学的分段立方法(PCM)(2017)
  15. 法哈里,阿巴斯;盖尔,马丁;Lee,Taehun:不混溶两相流的质量守恒格子Boltzmann方法(2016)
  16. 秦、童;舒志旺;Yang,Yang:相对论流体动力学的保界间断Galerkin方法(2016)
  17. 苏斯比,蒂埃里;科伦比,圣éphane:\texttcoldice:使用移动自适应简单细分的并行Vlasov-Poisson解算器(2016)
  18. 杜阿尔特,马克斯;博纳兹登,文图拉ěk;马索特,马克;Bourdon,Anne:在动态自适应多分辨率网格上离散和求解泊松方程的数值策略,用于时变流注放电模拟(2015)
  19. 季华;连福生;Zhang,Fan:浸入式边界法的GPU加速自适应网格细化(2015)
  20. 鲍威尔,德文郡;Abel,Tom:应用于物理保守体素化的精确通用重划方案(2015)