A time domain electric field volume integral equation (TD-EFVIE) solver is proposed for analyzing electromagnetic scattering from dielectric objects with Kerr nonlinearity. The nonlinear constitutive relation that relates electric flux and electric field induced in the scatterer is used as an auxiliary equation that complements TD-EFVIE. The ordinary differential equation system that arises from TD-EFVIE's Schaubert-Wilton-Glisson (SWG)-based discretization is integrated in time using a predictor-corrector method for the unknown expansion coefficients of the electric field. Matrix systems that arise from the SWG-based discretization of the nonlinear constitutive relation and its inverse obtained using the Pade approximant are used to carry out explicit updates of the electric field and the electric flux expansion coefficients at the predictor and the corrector stages of the time integration method. The resulting explicit marching-on-in-time (MOT) scheme does not call for any Newton-like nonlinear solver and only requires solution of sparse and well-conditioned Gram matrix systems at every step. Numerical results show that the proposed explicit MOT-based TD-EFVIE solver is more accurate than the finite-difference time-domain method that is traditionally used for analyzing transient electromagnetic scattering from nonlinear objects.


翻译:提出了一种时域电场体积分方程(TD-EFVIE)求解器,用于分析具有克尔非线性的介质物体的电磁散射。该求解器利用描述散射体内部电场与电通量之间非线性本构关系的方程作为辅助方程,与TD-EFVIE互补。基于Schaubert-Wilton-Glisson(SWG)离散化的TD-EFVIE所生成的常微分方程组,采用预估-校正法对电场未知展开系数进行时间积分。通过SWG离散化非线性本构关系及其基于Padé逼近的逆矩阵所得的矩阵系统,在时间积分方法的预估和校正阶段实现电场与电通量展开系数的显式更新。所提出的显式时间步进(MOT)方案无需任何牛顿型非线性求解器,仅需在每一步求解稀疏且良态的格拉姆矩阵系统。数值结果表明,与传统用于分析非线性物体瞬态电磁散射的时域有限差分法相比,本文提出的基于显式MOT的TD-EFVIE求解器具有更高的精度。

0
下载
关闭预览

相关内容

Integration:Integration, the VLSI Journal。 Explanation:集成,VLSI杂志。 Publisher:Elsevier。 SIT:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/integration/
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年4月2日
机器学习组合优化
专知会员服务
111+阅读 · 2021年2月16日
抢鲜看!13篇CVPR2020论文链接/开源代码/解读
专知会员服务
50+阅读 · 2020年2月26日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1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
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6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 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
15+阅读 · 2020年12月17日
VIP会员
最新内容
消耗优势:美军的“精确规模化”概念
专知会员服务
5+阅读 · 今天10:12
《离线语言支持系统:面向空战战术决策》
专知会员服务
5+阅读 · 今天9:53
俄乌战场地面机器人如何改写战争规则
专知会员服务
9+阅读 · 6月14日
《无人水面艇文献综述与结构设计》135页
专知会员服务
13+阅读 · 6月13日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1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
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
相关基金
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 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员