Residual and solution filtering procedures are studied with respect to inhibiting the accumulation of small-scale (i.e., high wavenumber) content. Assessing each method in terms of an ``equivalent residual equation" reveals fundamental differences in their behaviors, such as how the underlying solution can be constrained to a target filter width. The residual filtering (RF) approach paired with a dissipative filter kernel is shown to restrict scale generation in the fluid equations via dispersive effects; meanwhile, solution filtering (SF) -- and artificial dissipation (AD), by extension -- operates through dissipative mechanisms and actively attenuates high wavenumber content. Discrete filters (i.e., the Top-hat and implicit Tangent schemes) are analyzed in terms of their response characteristics and their associated effects on reducing small-scale activity when paired with the RF versus SF approaches. Linear theoretical assessments (e.g., von Neumann analysis) are shown to successfully characterize the fundamental behaviors of the methods in non-linear settings, as observed through canonical test cases based on 1D viscous Burgers, 2D Euler, 3D Navier-Stokes equations.


翻译:针对残余过滤与求解过滤流程抑制小尺度(即高波数)成分积累的特性进行了研究。通过"等效残余方程"评估每种方法,揭示了其行为上的根本差异,例如底层解如何被约束至目标过滤宽度。研究表明,采用耗散滤波核的残余过滤(RF)方法通过色散效应限制流体方程中的尺度生成;而求解过滤(SF)——以及延伸而言的人工耗散(AD)——则通过耗散机制运作,主动衰减高波数成分。本文分析了离散滤波器(即顶帽滤波器与隐式正切格式)的响应特性,及其与RF和SF方法结合时对降低小尺度活动的相应影响。线性理论评估(如冯·诺依曼分析)成功表征了各方法在非线性环境中的基本行为,这一结论通过基于一维粘性Burgers方程、二维Euler方程及三维Navier-Stokes方程的经典算例得到验证。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
34+阅读 · 2021年9月16日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月19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
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6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
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
最前沿的深度学习论文、架构及资源分享
深度学习与NLP
13+阅读 · 2018年1月25日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15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 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月25日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月23日
Phase-aware Speech Enhancement with Deep Complex U-Net
Feature Denoising for Improving Adversarial Robustness
Arxiv
15+阅读 · 2018年12月9日
VIP会员
最新内容
从采集到决策:美军视角下的战术情报范式重构
专知会员服务
1+阅读 · 今天2:42
《履带式无人地面战车技术发展现状》
专知会员服务
2+阅读 · 今天1:46
《无人机脆弱性利用:网络空间力量的新域》
专知会员服务
2+阅读 · 8月1日
美空军如何将人工智能从战场部署至后方机关
专知会员服务
11+阅读 · 7月31日
《史诗怒火行动:多域前瞻评估》49页报告
专知会员服务
7+阅读 · 7月31日
《英国防部:未来空战系统数字化战略》33页
专知会员服务
5+阅读 · 7月31日
《面向自主飞行网络的智能体人工智能架构》
专知会员服务
7+阅读 · 7月31日
相关VIP内容
专知会员服务
34+阅读 · 2021年9月16日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月19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
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6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
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
最前沿的深度学习论文、架构及资源分享
深度学习与NLP
13+阅读 · 2018年1月25日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
相关基金
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 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员