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具有扩散标度和随机输入的输运方程的有效随机渐近保隐显方法。 (英语) Zbl 1391.35307号

作者改进了具有扩散标度和随机输入的输运方程的数值解。他们确实考虑了基于广义多项式混沌的随机伽辽金方法,该方法由S.Jin公司等人在《计算物理杂志》289、35–52(2015;Zbl 1352.65407号)]随机渐近保护方案。他们首先考虑了具有随机输入的一维线性输运方程(varepsilon\partial_tf+v\partial _x f=frac{1}{f}(frac{\sigma_s}{2}\int_{-1}^1f(v')dv'-\sigmaf)+varepsilen Q),其中(\sigma\)是总截面,(\sigama_s)是截面,(f(t,x,v,z)\)是粒子在位置\(x\ in D\ subset\mathbb R\)、时间\(t\)、速度和位置之间的余弦\(v\ in(0,1)\)的概率密度分布,其中\(z)是一个随机变量,支持\(I_z\ subset \ mathbb R ^D \)、\(D\geq 1 \)。它们描述了当(varepsilon)变为0时该方程的渐近行为。它们引入了奇偶校验(r(t,x,v,z)=frac{1}{2}(f(t,x,v,z)+f(t、x,-v,z \varepsilon^2}(r-\frac{1}{2}\int_{-1}^1f(v')dv')v\partial_xr=-\frac{1}{\varepsilon^2}\sigma_sj\)。数值格式首先基于\(r)和\(j)的近似,通过使用\(d)变量多项式\(Phi_k(z)\),\(1 \leq k\leq k=\begin{pmatrix}d+N\\d\end{pmatricx}\)的阶数,以及关于\(z)的概率密度函数的正交。然后,作者提出了一种扩散算子惩罚方法,该方法将CFL条件改进为\(\Delta t=O(\Delta x)\),并提出了一种隐显Runge-Kutta行进方法,以在时间离散化中获得更高阶的精度。他们还使用逆风TVD格式进行空间离散化。然后,他们考虑了一个辐射传热方程,其随机输入写为\(varepsilon^2 M\partial_t I+\varepsiron\Omega\cdot\nabla_x I=B(θ)-I\),\(varebsilon^2\partial_tθ=varepsilon^2\Delta_xθ-(B(theta)-\langle I\rangle),位于\(D\subset\mathbb R^3)中,其中\(S^2中的Omega)单位球为(mathbb R^3),(z在mathbb R ^d中),(d在geq 1中),是随机变量,(I(x,Omega,z,t)是辐射强度,(langle I rangle=frac{1}{|S|^2}\int_{S^2}I(x、Omega、z、t)d\Omega)是总强度,(θ(x,z,t)是材料温度,(B(θ)=\sigma\theta^4)。作者提出了类似的工具来解决这个问题,在论文的最后部分,他们给出了不同参数值的数值模拟结果。

MSC公司:

20年第35季度 玻尔兹曼方程
65平方米 涉及偏微分方程初值和初边值问题的有限元、Rayleigh-Ritz和Galerkin方法
80A20个 传热传质、热流(MSC2010)
35B40码 偏微分方程解的渐近性态
65升06 常微分方程的多步、Runge-Kutta和外推方法
60甲15 随机偏微分方程(随机分析方面)
65纳米06 含偏微分方程边值问题的有限差分方法
65亿75 涉及偏微分方程的初值和初边值问题的概率方法、粒子方法等
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参考文献:

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