In this paper, we apply the Paired-Explicit Runge-Kutta (P-ERK) schemes by Vermeire et. al. (2019, 2022) to dynamically partitioned systems arising from adaptive mesh refinement. The P-ERK schemes enable multirate time-integration with no changes in the spatial discretization methodology, making them readily implementable in existing codes that employ a method-of-lines approach. We show that speedup compared to a range of state of the art Runge-Kutta methods can be realized, despite additional overhead due to the dynamic re-assignment of flagging variables and restricting nonlinear stability properties. The effectiveness of the approach is demonstrated for a range of simulation setups for viscous and inviscid convection-dominated compressible flows for which we provide a reproducibility repository. In addition, we perform a thorough investigation of the nonlinear stability properties of the Paired-Explicit Runge-Kutta schemes regarding limitations due to the violation of monotonicity properties of the underlying spatial discretization. Furthermore, we present a novel approach for estimating the relevant eigenvalues of large Jacobians required for the optimization of stability polynomials.


翻译:本文应用 Vermeire 等人(2019, 2022)提出的配对显式龙格-库塔(P-ERK)格式,处理由自适应网格细化产生的动态分区系统。P-ERK 格式能够在空间离散方法保持不变的情况下实现多速率时间积分,使其易于在采用线法框架的现有代码中实施。研究表明,尽管动态重标标记变量会带来额外开销,且非线性稳定性特性受到限制,但相较于一系列先进的龙格-库塔方法仍可实现加速效果。该方法在粘性与无粘对流主导可压缩流动的多种模拟设置中均展现出有效性,我们为此提供了可复现性代码库。此外,我们针对配对显式龙格-库塔格式的非线性稳定性特性进行了深入研究,重点探讨了因底层空间离散格式单调性条件破坏所带来的局限性。同时,我们提出了一种新颖的方法,用于估计稳定性多项式优化所需的大型雅可比矩阵相关特征值。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+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
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
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
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
1+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
47+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
21+阅读 · 2019年3月25日
Arxiv
11+阅读 · 2018年1月18日
VIP会员
最新内容
《美陆军条例:陆军指挥政策(2026版)》
专知会员服务
3+阅读 · 今天8:10
《军用自主人工智能系统的治理与安全》
专知会员服务
3+阅读 · 今天8:02
《系统簇式多域作战规划范畴论框架》
专知会员服务
7+阅读 · 4月20日
高效视频扩散模型:进展与挑战
专知会员服务
3+阅读 · 4月20日
乌克兰前线的五项创新
专知会员服务
7+阅读 · 4月20日
 军事通信系统与设备的技术演进综述
专知会员服务
6+阅读 · 4月20日
《北约标准:医疗评估手册》174页
专知会员服务
5+阅读 · 4月20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
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
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
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
1+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
47+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