Theoretical and Numerical Analysis of a Class of Semi-Implicit Semi-Lagrangian Schemes Potentially Applicable to Atmospheric Models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, theoretical and numerical analyses of the properties of some complex semi-Lagrangian methods are performed to deal with the issues of the instability associated with the treatment of the nonlinear part of the forcing term. A class of semi-Lagrangian semi-implicit schemes is proposed using a modified TR-BDF2 method, which is the combination of the trapezoidal rule (TR) and the second-order backward differentiation formula (BDF2). The process used for the nonlinear term includes two stages as predictor and corrector in the trapezoidal method and one stage for the BDF2 method. For the treatment of the linear term, the implicit trapezoidal method is employed in the first step, the explicit trapezoidal method in the second step, and the implicit BDF2 method in the third step. The combination of these techniques leads to a family of schemes that has a large region of absolute stability, performs well for the purely oscillatory cases, and has good qualities in terms of accuracy and convergence. The use of the explicit method for the linear term in the second step makes the proposed class of schemes competitive in terms of efficiency compared to some well-known schemes that use two steps. Numerical experiments presented herein confirm that the proposed class of schemes performs well in terms of stability, accuracy, convergence, and efficiency in comparison with other, previously known, semi-Lagrangian semi-implicit schemes and semi-implicit predictor–corrector methods. The potential practical application of the proposed class of schemes to a weather prediction model or any other atmospheric model is not discussed and could be the subject of other forthcoming studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».