이 논문은 보존 법칙을 해결하기 위한 엔트로피 안정 유한 차분 체계에 대해 다룬다. 엔트로피 조건은 물리적으로 관련성 있는 해를 추출하는 데 중요한 역할을 하므로, 이러한 조건을 만족하는 엔트로피 안정 체계를 구축하는 것이 중요하다.
TeCNO 체계는 임의의 고차 엔트로피 안정 유한 차분 솔버로, 각 셀 경계에서 부호 특성을 만족하는 특수한 재구성 알고리즘을 필요로 한다. 최근 SP-WENO와 SP-WENOc와 같은 3차 WENO 체계가 부호 특성을 만족하도록 설계되었다. 그러나 이러한 WENO 알고리즘은 충격파 근처에서 성능이 저하되어 수치 해에 큰 스퓨리어스 진동이 나타난다.
본 연구에서는 신경망을 활용하여 DSP-WENO라는 SP-WENO의 변형을 제안한다. DSP-WENO는 부호 특성과 3차 정확도를 강력하게 부과하여 WENO 가중치 선택 영역을 볼록 다각형으로 제한한다. 그 후 신경망을 훈련시켜 이 볼록 영역에서 WENO 가중치를 선택하도록 하여 충격파 포착 능력을 향상시키되 평활 영역의 수렴 속도는 유지한다. 제안된 시너지 접근법은 TeCNO 체계의 수학적 프레임워크를 유지하면서 WENO 기반 재구성의 계산 문제를 해결한다.
다양한 수치 실험을 통해 DSP-WENO가 기존 부호 특성 만족 WENO 변형에 비해 크게 향상된 성능을 보임을 입증한다.
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by Philip Charl... ที่ arxiv.org 03-25-2024
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