Notice bibliographique
Résumé
The weighted essentially nonoscillatory (WENO) methods are popular spatial discretization methods for hyperbolic partial differential equations. In this paper we show that the combination of the widely used fifth-order WENO spatial discretization (WENO5) and the forward Euler time integration method is linearly unstable when numerically integrating hyperbolic conservation laws. Consequently it is not convergent. Furthermore we show that all two-stage, second-order explicit Runge–Kutta (ERK) methods are linearly unstable (and hence do not converge) when coupled with WENO5. We also show that all optimal first- and second-order strong-stability-preserving (SSP) ERK methods are linearly unstable when coupled with WENO5. Moreover the popular three-stage, third-order SSP(3,3) ERK method offers no linear stability advantage over non-SSP ERK methods, including ones with negative coefficients, when coupled with WENO5. We give new linear stability criteria for combinations of WENO5 with general ERK methods of any order. We find that a sufficient condition for the combination of an ERK method and WENO5 to be linearly stable is that the linear stability region of the ERK method should include the part of the imaginary axis of the form $[-\iota \mu,\iota \mu]$ for some $\mu>0$. The linear stability analysis also provides insight into the behavior of ERK methods applied to nonlinear problems and problems with discontinuous solutions. We confirm the assertions of our analysis by means of numerical tests.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».