本研究では、Vlasov-Poisson方程式の数値シミュレーションに対して、空間変数と速度変数の分離に基づく動的低ランク近似手法を提案している。
主な内容は以下の通り:
空間変数と速度変数の分離に基づく動的低ランク近似(DLRA)の枠組みを説明する。DLRAでは、時間依存の多変数関数を低ランクモデルで近似する手法である。
従来のDLRA手法では周期境界条件を仮定していたが、本研究では分割線形境界条件を持つ空間領域への適用を検討する。そのために、境界条件を弱形式で取り入れた変分問題を定式化する。
変分問題に対してプロジェクター分割法を適用し、空間変数と速度変数の因子方程式を導出する。これらは、Friedrichs型の双曲系方程式の弱形式となっている。
導出した因子方程式を有限要素法で離散化し、数値アルゴリズムを構築する。標準的なプロジェクター分割法に加え、ランク適応性を持つ手法も提案する。
数値実験により、提案手法の有効性を確認する。周期境界条件の下でのLandau減衰問題や、分割線形境界を持つ線形問題に適用し、良好な結果を得ている。
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