본 연구에서는 상대론적 드리프트-운동론 모델에 대한 새로운 확장 가능한 완전 암시적 솔버를 개발하였다. 이 솔버는 유한 체적 및 보존적 유한 차분 기법과 동적 메시 적응성을 활용한다. 또한 동적 적응형 메시 개선(AMR) 시뮬레이션을 가능하게 하는 새로운 데이터 관리 프레임워크를 PETSc 라이브러리에 구현하였다.
이 연구에서는 상대론적 드리프트-운동론 모델에 대한 새로운 확장 가능한 완전 암시적 솔버를 개발하였다. 이 솔버는 유한 체적 및 보존적 유한 차분 기법과 동적 메시 적응성을 활용한다. 또한 예측 기반 AMR 전략을 제안하여 특징을 효과적으로 포착할 수 있다.
이 연구에서는 상대론적 드리프트-운동론 모델, 포커-플랑크 연산자, 방사 감쇠 연산자, 이차 충돌 소스를 고려하여 새로운 확장 가능한 완전 암시적 솔버를 개발하였다. 동적 메시 적응 기능을 통해 열 전자 영역과 러너웨이 꼬리 영역을 모두 효과적으로 포착할 수 있다.