The kinetic theory provides a good basis for developing numerical methods for multiscale gas flows covering a wide range of flow regimes. A particular challenge for kinetic schemes is whether they can capture the correct hydrodynamic behaviors of the system in the continuum regime (i.e., as the Knudsen number $\epsilon\ll 1$ ) without enforcing kinetic scale resolution. At the current stage, the main approach to analyze such property is the asymptotic preserving (AP) concept, which aims to show whether the kinetic scheme reduces to a solver for the hydrodynamic equations as $\epsilon \to 0$. However, the detailed asymptotic properties of the kinetic scheme are indistinguishable as $\epsilon$ is small but finite under the AP framework. In order to distinguish different characteristics of kinetic schemes, in this paper we introduce the concept of unified preserving (UP) aiming at assessing asmyptotic orders (in terms of $\epsilon$) of a kinetic scheme by employing the modified equation approach and Chapman-Enskon analysis. It is shown that the UP properties of a kinetic scheme generally depend on the spatial/temporal accuracy and closely on the inter-connections among the three scales (kinetic scale, numerical scale, and hydrodynamic scale). Specifically, the numerical resolution and specific discretization determine the numerical flow behaviors of the scheme in different regimes, especially in the near continuum limit. As two examples, the UP analysis is applied to the discrete unified gas-kinetic scheme (DUGKS) and a second-order implicit-explicit Runge-Kutta (IMEX-RK) scheme to evaluate their asymptotic behaviors in the continuum limit.


翻译:动能理论为制定涵盖多种流动体系的多比例气体流动的数字方法提供了良好的基础。动能机制面临的一个特殊挑战是,它们能否在不执行动能比例尺分辨率分辨率的情形下,在连续系统(即Knudsen nudsen nu= $\epsilon\ll 1美元)中捕捉到系统的正确流体动力行为(即Knudsen nutsen nu= $\epsilon\ll 1美元),而没有执行动能比例尺分辨率的分辨率分辨率。在现阶段,分析这种特性的主要方法是无运动保存(AP)概念,其目的是显示运动机能计划是否降低为流体动力方程式的解析器($\epslon=0美元至0美元)。然而,动能系统的详细的动力动力学特性是不可分化的($\central-encialalalal-liformal-listal-listal-ladeal-deal-lacal-deal-deal-liversal-deal-deal-deal-deal-deal-deal-livertradeal-deal-deal-de sal-al-deal-deal-deal-deal-deal-deal-al-deal-deal-deal-deal-deal-al-al-deal-al-deal-deal-al-al-al-al-al-al-deal-deal-deal-de sal-deal-deal-deal-al-al-al-al-al-al-deal-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-deal-deal-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-al-de-deal-al-al-deal-al-al-de-de-al-al-al-al-al-al-de

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
41+阅读 · 2021年4月2日
【DeepMind】强化学习教程,83页ppt
专知会员服务
153+阅读 · 2020年8月7日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
鲁棒机器学习相关文献集
专知
8+阅读 · 2019年8月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
保序最优传输:Order-preserving Optimal Transport
我爱读PAMI
6+阅读 · 2018年9月16日
神经网络学习率设置
机器学习研究会
4+阅读 · 2018年3月3日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月15日
Arxiv
13+阅读 · 2021年5月25日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
鲁棒机器学习相关文献集
专知
8+阅读 · 2019年8月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
保序最优传输:Order-preserving Optimal Transport
我爱读PAMI
6+阅读 · 2018年9月16日
神经网络学习率设置
机器学习研究会
4+阅读 · 2018年3月3日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员