Atmospheric systems incorporating thermal dynamics must be stable with respect to both energy and entropy. While energy conservation can be enforced via the preservation of the skew-symmetric structure of the Hamiltonian form of the equations of motion, entropy conservation is typically derived as an additional invariant of the Hamiltonian system, and satisfied via the exact preservation of the chain rule. This is particularly challenging since the function spaces used to represent the thermodynamic variables in compatible finite element discretisations are typically discontinuous at element boundaries. In the present work we negate this problem by constructing our equations of motion via weighted averages of skew-symmetric formulations using both flux form and material form advection of thermodynamic variables, which allow for the necessary cancellations required to conserve entropy without the chain rule. We show that such formulations allow for stable simulations of both the thermal shallow water and 3D compressible Euler equations on the sphere using mixed compatible finite elements without entropy damping.


翻译:包含热动力学的大气系统必须在能量和熵两个方面保持稳定。虽然能量守恒可以通过保持运动方程哈密顿形式的斜对称结构来强制执行,但熵守恒通常被推导为哈密顿系统的一个额外不变量,并通过精确保持链式法则来实现。由于在相容有限元离散中表示热力学变量的函数空间通常在单元边界处不连续,这一任务尤为困难。在本文中,我们通过构建基于热力学变量的通量形式和平流形式的斜对称公式的加权平均运动方程来解决这一问题,这些公式使得无需链式法则即可实现熵守恒所需的抵消。我们证明,此类公式允许在球面上使用混合相容有限元方法进行热浅水方程和三维可压缩欧拉方程的稳定模拟,且无需熵阻尼。

0
下载
关闭预览

相关内容

在微积分中,链式规则是用于计算复合函数的导数的公式。 也就是说,如果f和g是可微函数,则链式规则表示它们的复合f∘g的导数。
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25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
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
基于LDA的主题模型实践(三)
机器学习深度学习实战原创交流
23+阅读 · 2015年10月12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 · 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
0+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
3+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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:33
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:43
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:38
《美空军条令出版物 4-0,维持》
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:32
《基于仿真的空军任务规划优化》
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:21
相关VIP内容
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6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
相关资讯
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25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
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
基于LDA的主题模型实践(三)
机器学习深度学习实战原创交流
23+阅读 · 2015年10月12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 · 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
0+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
3+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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员