A parallel hp-adaptive high order discontinuous Galerkin method for the incompressible Navier-Stokes equations
Notice bibliographique
Résumé
We present a parallel hp-adaptive high order (spectral) discontinuous Galerkin method for approximation of the incompressible Navier-Stokes equations. The spatial discretization consists of equal-order polynomial approximations of the fluid velocity and pressure via discontinuous Galerkin spatial discretizations. For the nonlinear convective term we select the local Lax-Friedrichs flux, while for the divergence and gradient operators central fluxes are chosen. For the diffusive term, we use an interior penalty discontinuous Galerkin method to ensure stability and invertibility. The temporal discretization is an implicit-explicit Runge-Kutta method paired with a high-order splitting procedure to efficiently enforce the incompressibility condition at each time step. The compact stencil size, explicit time stepping of nonlinear terms, and inversion of sparse linear systems make the resulting method simple to parallelize while the local nature of the discontinuous Galerkin approximation makes hp-adaptive refinement natural to implement. We detail our implementation consisting of a tensor product basis of high order polynomials on quadrilateral elements, and implement hp-adaptivity using an inexpensive a posteriori error estimator to determine where refinement is necessary. p-Multigrid and pressure projection techniques are used to precondition the conjugate gradient linear solvers. We present several numerical tests to demonstrate the efficacy of the method, in particular in reducing the number of degrees of freedom needed and allocating computing resources to regions of sharp variation in transient incompressible Navier-Stokes flows.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».