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Enregistrement W4409539039 · doi:10.52843/cassyni.bcqk7t

Nonlinear Stability Meets High-Order Flux Reconstruction

2024· preprint· en· W4409539039 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueGas Dynamics and Kinetic Theory
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNonlinear systemStability (learning theory)Flux (metallurgy)Order (exchange)Control theory (sociology)Computer sciencePhysicsMaterials scienceEconomicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ensuring provable nonlinear stability provides bounds on the discrete solution and guarantees that the numerical scheme remains convergent. In the context of compressible flows, nonlinear stability is achieved by enforcing a secondary conservation principle—the second law of thermodynamics. For high-order numerical methods, such as discontinuous Galerkin (DG), discrete nonlinear and entropy stability have been effectively realized. These stability guarantees are typically derived using properties of the L2-norm. We have developed a nonlinearly stable flux reconstruction (NSFR) scheme for three-dimensional compressible flow in curvilinear coordinates. NSFR is derived by merging the energy stable flux reconstruction (ESFR) framework with entropy stable DG schemes. NSFR is demonstrated to continue to benefit from the use of larger time-steps than DG due to the ESFR correction functions while preserving discrete nonlinear stability. NSFR differs from ESFR schemes in the literature since it incorporates the FR correction functions on the volume terms through the use of a modified mass matrix. We employ a modified mass matrix in a weight-adjusted form that reduces the computational cost in curvilinear coordinates through a precomputed projection operator that approximates the dense matrix inversion and the inverse of a diagonal matrix on-the-fly and exploits the tensor product basis functions to utilize sum factorization. A novel, fully-discrete, nonlinearly stable flux reconstruction (FD-NSFR) framework is introduced, which guarantees entropy stability in both spatial and temporal domains for high-order methods via the relaxation Runge-Kutta scheme. We developed an FD-NSFR scheme that prevents a temporal numerical entropy change in the broken Sobolev norm if the governing equations admit a convex entropy function that can be expressed in inner-product form. Through the use of a bound-preserving limiter, positivity of thermodynamic quantities is preserved and enables the extension of this scheme to hyperbolic conservation laws. Lastly, we perform a computational cost comparison between conservative DG, overintegrated DG, and our proposed entropy-conserving NSFR scheme and find that our proposed entropy-conserving NSFR scheme is computationally competitive with the conservative DG scheme.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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