An adaptive variational finite difference framework for efficient symmetric octree viscosity
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Notice bibliographique
Résumé
While pressure forces are often the bottleneck in (near-)inviscid fluid simulations, viscosity can impose orders of magnitude greater computational costs at lower Reynolds numbers. We propose an implicit octree finite difference discretization that significantly accelerates the solution of the free surface viscosity equations using adaptive staggered grids, while supporting viscous buckling and rotation effects, variable viscosity, and interaction with scripted moving solids. In experimental comparisons against regular grids, our method reduced the number of active velocity degrees of freedom by as much as a factor of 7.7 and reduced linear system solution times by factors between 3.8 and 9.4. We achieve this by developing a novel adaptive variational finite difference methodology for octrees and applying it to the optimization form of the viscosity problem. This yields a linear system that is symmetric positive definite by construction, unlike naive finite difference/volume methods, and much sparser than a hypothetical finite element alternative. Grid refinement studies show spatial convergence at first order in L ∞ and second order in L 1 , while the significantly smaller size of the octree linear systems allows for the solution of viscous forces at higher effective resolutions than with regular grids. We demonstrate the practical benefits of our adaptive scheme by replacing the regular grid viscosity step of a commercial liquid simulator (Houdini) to yield large speed-ups, and by incorporating it into an existing inviscid octree simulator to add support for viscous flows. Animations of viscous liquids pouring, bending, stirring, buckling, and melting illustrate that our octree method offers significant computational gains and excellent visual consistency with its regular grid counterpart.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle