We introduce local characteristic decomposition based path-conservative central-upwind schemes for (nonconservative) hyperbolic systems of balance laws. The proposed schemes are made to be well-balanced via a flux globalization approach, in which source terms are incorporated into the fluxes: This helps to enforce the well-balanced property when the resulting quasi-conservative system is solved using the local characteristic decomposition based central-upwind scheme recently introduced in [{\sc A. Chertock, S. Chu, M. Herty, A. Kurganov, and M. Luk\'{a}\v{c}ov\'{a}-Medvi{\softd}ov\'{a}}, J. Comput. Phys., 473 (2023), Paper No. 111718]. Nonconservative product terms are also incorporated into the global fluxes using a path-conservative technique. We illustrate the performance of the developed schemes by applying them to one- and two-dimensional compressible multifluid systems and thermal rotating shallow water equations.


翻译:本文针对(非守恒)双曲型平衡律系统,提出了一种基于局部特征分解的路径守恒中心迎风格式。所提格式通过通量全局化方法实现平衡保持,即将源项纳入通量:当使用近期文献[{\sc A. Chertock, S. Chu, M. Herty, A. Kurganov, and M. Luk\'{a}\v{c}ov\'{a}-Medvi{\softd}ov\'{a}}, J. Comput. Phys., 473 (2023), Paper No. 111718]中介绍的基于局部特征分解的中心迎风格式求解所得准守恒系统时,这有助于强制执行平衡保持性质。非守恒乘积项也通过路径保守技术纳入全局通量。通过将所发展的格式应用于一维和二维可压缩多流体系统以及热旋转浅水方程,我们展示了其性能。

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
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
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29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
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
4+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
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
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年6月7日
Arxiv
0+阅读 · 2024年6月6日
VIP会员
最新内容
“史诗怒火”行动:现代多域作战的重要节点
专知会员服务
5+阅读 · 今天5:05
《下一代无线网络中的多无人机通信资源管理》
专知会员服务
4+阅读 · 今天5:00
《同步多无人机系统中的故障与通信》
专知会员服务
4+阅读 · 7月29日
面向国防作战的最佳自主与蜂群无人机技术
专知会员服务
7+阅读 · 7月28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
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
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29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
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
4+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
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
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员