A key numerical difficulty in compressible fluid dynamics is the formation of shock waves. Shock waves feature jump discontinuities in the velocity and density of the fluid and thus preclude the existence of classical solutions to the compressible Euler equations. Weak "entropy" solutions are commonly defined by viscous regularization, but even small amounts of viscosity can substantially change the long-term behavior of the solution. In this work, we propose an inviscid regularization based on ideas from semidefinite programming and information geometry. From a Lagrangian perspective, shock formation in entropy solutions amounts to inelastic collisions of fluid particles. Their trajectories are akin to that of projected gradient descent on a feasible set of nonintersecting paths. We regularize these trajectories by replacing them with solution paths of interior point methods based on log determinantal barrier functions. These paths are geodesic curves with respect to the information geometry induced by the barrier function. Thus, our regularization amounts to replacing the Euclidean geometry of phase space with a suitable information geometry. We extend this idea to infinite families of paths by viewing Euler's equations as a dynamical system on a diffeomorphism manifold. Our regularization embeds this manifold into an information geometric ambient space, equipping it with a geodesically complete geometry. Expressing the resulting Lagrangian equations in Eulerian form, we derive a regularized Euler equation in conservation form. Numerical experiments on one and two-dimensional problems show its promise as a numerical tool.


翻译:可压缩流体动力学中的一个关键数值难点是激波的形成。激波在流体速度和密度上呈现跳跃间断,因此排除了可压缩欧拉方程经典解的存在性。弱“熵”解通常通过黏性正则化来定义,但即使微小的黏性也可能显著改变解的长期行为。在本工作中,我们提出了一种基于半定规划和信息几何思想的无黏正则化方法。从拉格朗日视角来看,熵解中的激波形成相当于流体粒子的非弹性碰撞。其轨迹类似于在非交叉路径可行集上的投影梯度下降路径。我们通过将这些轨迹替换为基于对数行列式障碍函数的内点法解路径来进行正则化。这些路径是由障碍函数诱导的信息几何下的测地线。因此,我们的正则化实质上是将相空间的欧几里得几何替换为适当的信息几何。通过将欧拉方程视为微分同胚流形上的动力学系统,我们将这一思想推广到无穷多路径族。该正则化将该流形嵌入到信息几何的赋空间,使其具有测地完备的几何。将所得的拉格朗日方程表达为欧拉形式,我们推导出守恒形式的正则化欧拉方程。在一维和二维问题上的数值实验展示了其作为数值工具的潜力。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
【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
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
ExBert — 可视化分析Transformer学到的表示
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月16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
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17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
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
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5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
国家自然科学基金
2+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
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
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
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
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月13日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月10日
VIP会员
最新内容
《人工智能在网络防御中的机遇》
专知会员服务
2+阅读 · 53分钟前
认知战:定义与能力发展
专知会员服务
4+阅读 · 今天9:25
乌军利用美国“黄蜂”无人机摧毁俄军后勤
专知会员服务
7+阅读 · 6月7日
《支持作战级人机协同智能的交互式OODA流程》
专知会员服务
15+阅读 · 6月7日
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
8+阅读 · 6月6日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17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
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
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5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
相关基金
国家自然科学基金
2+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
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
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
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
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员