We conduct a thorough study of different forms of horizontally explicit and vertically implicit (HEVI) time-integration strategies for the compressible Euler equations on spherical domains typical of nonhydrostatic global atmospheric applications. We compare the computational time and complexity of two nonlinear variants (NHEVI-GMRES and NHEVI-LU) and a linear variant (LHEVI). We report on the performance of these three variants for a number of additive Runge-Kutta Methods ranging in order of accuracy from second through fifth, and confirm the expected order of accuracy of the HEVI methods for each time-integrator. To gauge the maximum usable time-step of each HEVI method, we run simulations of a nonhydrostatic baroclinic instability for 100 days and then use this time-step to compare the time-to-solution of each method. The results show that NHEVI-LU is 2x faster than NHEVI-GMRES, and LHEVI is 5x faster than NHEVI-LU, for the idealized cases tested. The baroclinic instability and inertia-gravity wave simulations indicate that the optimal choice of time-integrator is LHEVI with either second or third order schemes, as both schemes yield similar time to solution and relative L2 error at their maximum usable time-steps. In the future, we will report on whether these results hold for more complex problems using, e.g., real atmospheric data and/or a higher model top typical of space weather applications.


翻译:我们对适用于非静力全球大气应用中典型球面域的可压缩欧拉方程的不同形式的水平显式与垂直隐式(HEVI)时间积分策略进行了全面研究。比较了两种非线性变体(NHEVI-GMRES和NHEVI-LU)与一种线性变体(LHEVI)的计算时间与复杂度。针对从二阶到五阶精度的多种加性龙格-库塔方法,报告了这三种变体的性能表现,并验证了每个时间积分器下HEVI方法预期的精度阶数。为评估每种HEVI方法的最大可用时间步长,我们对非静力斜压不稳定现象进行了为期100天的模拟,并利用该时间步长比较了各方法达到解所需的时间。结果表明,在测试的理想化案例中,NHEVI-LU的速度是NHEVI-GMRES的2倍,而LHEVI的速度是NHEVI-LU的5倍。斜压不稳定与惯性重力波模拟指出,采用二阶或三阶方案的LHEVI是最优时间积分器选择,因为这两种方案在最大可用时间步长下具有相似的求解时间和相对L2误差。未来我们将报告这些结果是否适用于更复杂的问题,例如使用真实大气数据和/或空间天气应用中典型的更高模式顶高度的情况。

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
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
《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
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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24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
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26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
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
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
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+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
Arxiv
0+阅读 · 2024年1月8日
VIP会员
最新内容
对抗环境下超视距目标打击的情报支援
专知会员服务
8+阅读 · 7月22日
《无人机对海面作战影响评估》
专知会员服务
15+阅读 · 7月21日
印度精确打击与指挥架构的断层
专知会员服务
7+阅读 · 7月20日
美空军AI完成F-16战斗机自主空战历史性试飞
专知会员服务
8+阅读 · 7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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24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
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5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
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
2+阅读 · 2017年12月31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
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
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+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