The Shallow Ice Approximation (SIA) model on strong form is commonly used for inferring the flow dynamics of grounded ice sheets. The solution to the SIA model is a closed-form expression for the velocity field. When that velocity field is used to advance the ice surface in time, the time steps have to take small values due to quadratic scaling in terms of the horizontal mesh size. In this paper we write the SIA model on weak form, and add in the Free Surface Stabilization Algorithm (FSSA) terms. We find numerically that the time step restriction scaling is improved from quadratic to linear, but only for large horizontal mesh sizes. We then extend the weak form by adding the initially neglected normal stress terms. This allows for a linear time step restriction across the whole range of the horizontal mesh sizes, leading to an improved efficiency. Theoretical analysis demonstrates that the inclusion of FSSA stabilization terms transitions the explicit time stepping treatment of second derivative surface terms to an implicit approach. Moreover, a computational cost analysis, combined with numerical results on stability and accuracy, advocates for preferring the SIA models written on weak form over the standard SIA model.


翻译:浅冰近似模型(SIA)通常基于强形式,用于推断接地冰盖的流动动力学。SIA模型的解是速度场的闭式表达式。当利用该速度场随时间推进冰面时,由于时间步长与水平网格尺寸呈二次标度关系,因此必须采用较小的步长值。本文提出将SIA模型写成弱形式,并引入自由表面稳定化算法(FSSA)项。数值实验发现,时间步长限制的标度关系从二次改进为线性,但仅适用于较大的水平网格尺寸。随后,通过添加最初忽略的正应力项扩展弱形式,使得在整个水平网格尺寸范围内均能实现线性时间步长限制,从而提升计算效率。理论分析表明,FSSA稳定化项的加入将二阶导数表面项的显式时间推进处理转化为隐式方法。此外,结合稳定性与精度的数值结果进行的计算成本分析,支持优先采用弱形式SIA模型而非标准SIA模型。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月22日
VLP: A Survey on Vision-Language Pre-training
Arxiv
11+阅读 · 2022年2月21日
VIP会员
最新内容
综述|谁来改进机器人?迈向物理递归自我改进
专知会员服务
1+阅读 · 10月14日
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
9+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
9+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
9+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
8+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
9+阅读 · 10月12日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员