Numerical models of weather and climate critically depend on long-term stability of integrators for systems of hyperbolic conservation laws. While such stability is often obtained from (physical or numerical) dissipation terms, physical fidelity of such simulations also depends on properly preserving conserved quantities, such as energy, of the system. To address this apparent paradox, we develop a variational integrator for the shallow water equations that conserves energy, but dissipates potential enstrophy. Our approach follows the continuous selective decay framework [F. Gay-Balmaz and D. Holm. Selective decay by Casimir dissipation in inviscid fluids. Nonlinearity, 26(2):495, 2013], which enables dissipating an otherwise conserved quantity while conserving the total energy. We use this in combination with the variational discretization method [D. Pavlov, P. Mullen, Y. Tong, E. Kanso, J. Marsden and M. Desbrun. Structure-preserving discretization of incompressible fluids. Physica D: Nonlinear Phenomena, 240(6):443-458, 2011] to obtain a discrete selective decay framework. This is applied to the shallow water equations, both in the plane and on the sphere, to dissipate the potential enstrophy. The resulting scheme significantly improves the quality of the approximate solutions, enabling long-term integrations to be carried out.


翻译:天气和气候的数值模型关键取决于超双曲线保护法系统综合体的长期稳定性。 虽然这种稳定性通常是从(物理或数字)散射的(物理或数字)条件中获得的,但这种模拟的物理可靠性也取决于适当保存系统节能的数量,例如能源。为了解决这一明显的悖论,我们为浅水方程式开发了一个变式综合体,以节约能源,但会消散潜在的营养。我们的方法遵循了连续选择性的衰变框架[F. Gay-Balmaz和D. Holm. Casimir 隐视液的选择性衰变。非线性,26(2):495,2013年],这种模拟还取决于适当保存系统节能的节能数量。我们利用这个变式的离散法结合了[D. Pavlov, P. Mullen, Y. Tong, E. Kansoden和M. Desbrun. Desbrun. 将可抑制性液体的离散化结构化。Phyica-climal-dal-dal-dal-dal-dal-dal-dalbal-dal-dal-dal-dal-dal-dal-dal-dal-dal-dal-dal-dal-cal-dal-dal-dal-dal-dal-d-d-d-d-dalgalgal-d-d-d-dal-dal-dal-dal-d-d-d-d-dal-d-dal-d-d-d-d-d-d-d-dal-d-d-d-d-d-d-d-dal-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-dal-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-d-

0
下载
关闭预览

相关内容

机器学习组合优化
专知会员服务
107+阅读 · 2021年2月16日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
70+阅读 · 2020年8月2日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
ICML2019:Google和Facebook在推进哪些方向?
专知
5+阅读 · 2019年6月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
19篇ICML2019论文摘录选读!
专知
28+阅读 · 2019年4月28日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
4+阅读 · 2020年3月19日
Arxiv
17+阅读 · 2019年3月28日
Arxiv
6+阅读 · 2018年10月3日
Few Shot Learning with Simplex
Arxiv
5+阅读 · 2018年7月27日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
VIP会员
相关资讯
ICML2019:Google和Facebook在推进哪些方向?
专知
5+阅读 · 2019年6月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
19篇ICML2019论文摘录选读!
专知
28+阅读 · 2019年4月28日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
相关论文
Arxiv
4+阅读 · 2020年3月19日
Arxiv
17+阅读 · 2019年3月28日
Arxiv
6+阅读 · 2018年10月3日
Few Shot Learning with Simplex
Arxiv
5+阅读 · 2018年7月27日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员