A time domain electric field volume integral equation (TD-EFVIE) solver is proposed for analyzing electromagnetic scattering from dielectric objects with Kerr nonlinearity. The nonlinear constitutive relation that relates electric flux and electric field induced in the scatterer is used as an auxiliary equation that complements TD-EFVIE. The ordinary differential equation system that arises from TD-EFVIE's Schaubert-Wilton-Glisson (SWG)-based discretization is integrated in time using a predictor-corrector method for the unknown expansion coefficients of the electric field. Matrix systems that arise from the SWG-based discretization of the nonlinear constitutive relation and its inverse obtained using the Pade approximant are used to carry out explicit updates of the electric field and the electric flux expansion coefficients at the predictor and the corrector stages of the time integration method. The resulting explicit marching-on-in-time (MOT) scheme does not call for any Newton-like nonlinear solver and only requires solution of sparse and well-conditioned Gram matrix systems at every step. Numerical results show that the proposed explicit MOT-based TD-EFVIE solver is more accurate than the finite-difference time-domain method that is traditionally used for analyzing transient electromagnetic scattering from nonlinear objects.


翻译:提出一个时间域电场体积整体方程式(TD-EFVIE)求解器,用于分析用Kerr非线性分析来自电磁物体的电磁散射。在散射器中导出电通量和电场的非线性组成关系,用作辅助方程式,补充TD-EFVIE。基于TD-EFVIE的Schaaubert-Wilton-Glisson(SWG)的普通差异方方程式系统,在时间整合时使用电场未知扩展系数的预测或校正法方法。基于SWG的非线性离散关系的母体系统及其利用Pade APROXImant获得的反向组成关系矩阵系统,用来对电场和电流扩张系数进行清晰更新,在预测和时间整合方法的正确阶段产生普通差异方程式。由此产生的直线即时列列(MOT)计划并不要求任何与牛顿类似的非线性扩展求解器,而只需要在每一步阶上以稀薄和完善的格格阵列内基质矩阵系统产生的矩阵分解系统,其利用Psexexxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx,用来显示常规电磁平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平的磁法的平平平平平平的磁法结果结果结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

Integration:Integration, the VLSI Journal。 Explanation:集成,VLSI杂志。 Publisher:Elsevier。 SIT:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/integration/
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
机器学习组合优化
专知会员服务
106+阅读 · 2021年2月16日
抢鲜看!13篇CVPR2020论文链接/开源代码/解读
专知会员服务
49+阅读 · 2020年2月26日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10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
99+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
14+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6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
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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
14+阅读 · 2020年12月17日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
14+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
相关基金
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
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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008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