The Courant-Friedrichs-Lewy (CFL) condition is a well known, necessary condition for the stability of explicit time-stepping schemes that effectively places a limit on the size of the largest admittable time-step for a given problem. We formulate and present a new local time-stepping (LTS) scheme optimized, in the CFL sense, for the shallow water equations (SWEs). This new scheme, called FB-LTS, is based on the CFL optimized forward-backward Runge-Kutta schemes from Lilly et al. (2023). We show that FB-LTS maintains exact conservation of mass and absolute vorticity when applied to the TRiSK spatial discretization (Ringler et al., 2010), and provide numerical experiments showing that it retains the temporal order of the scheme on which it is based (second order). In terms of computational performance, we show that when applied to a real-world test case on a highly-variable resolution mesh, the MPAS-Ocean implementation of FB-LTS is up to 10 times faster than the classical four-stage, fourth-order Runge-Kutta method (RK4), and 2.3 times faster than an existing strong stability preserving Runge-Kutta based LTS scheme (LTS3). Despite this significant increase in efficiency, the solutions produced by FB-LTS are qualitatively equivalent to those produced by both RK4 and LTS3.


翻译:库朗-弗里德里希-列维(CFL)条件是显式时间步进格式稳定性的著名必要条件,它有效限制了给定问题中最大允许时间步长的取值。本文针对浅水方程(SWEs)提出并建立了一种基于CFL优化的新型局部时间步进(LTS)格式。该新格式命名为FB-LTS,其基础是Lilly等人(2023)提出的CFL优化前向-后向龙格-库塔格式。我们证明:当应用于TRiSK空间离散格式(Ringler等人,2010)时,FB-LTS能严格保持质量和绝对涡度的守恒性;数值实验表明,该格式保留了其所基于格式的时间精度阶数(二阶)。在计算性能方面,当应用于高变分辨率网格上的实际测试案例时,MPAS-Ocean实现的FB-LTS比经典四阶段四阶龙格-库塔方法(RK4)快10倍,比现有基于强稳定性保持龙格-库塔的LTS格式(LTS3)快2.3倍。尽管效率显著提升,FB-LTS生成的解在定性上与RK4和LTS3产生的解等价。

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
【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
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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24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
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
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
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
Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey
Arxiv
58+阅读 · 2019年7月31日
VIP会员
最新内容
一种考虑资源机动性的武器目标分配混合算法
专知会员服务
4+阅读 · 8月8日
《多域冲突比较支持模型》60页
专知会员服务
10+阅读 · 8月7日
面向2027年及未来的海军情报改革
专知会员服务
6+阅读 · 8月5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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24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
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
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
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