Methods for upwinding the potential vorticity in a compatible finite element discretisation of the rotating shallow water equations are studied. These include the well-known anticipated potential vorticity method (APVM), streamwise upwind Petrov-Galerkin (SUPG) method, and a recent approach where the trial functions are evaluated downstream within the reference element. In all cases the upwinding scheme conserves both potential vorticity and energy, since the antisymmetric structure of the equations is preserved. The APVM leads to a symmetric definite correction to the potential enstrophy that is dissipative and inconsistent, resulting in a turbulent state where the potential enstrophy is more strongly damped than for the other schemes. While the SUPG scheme is widely known to be consistent, since it modifies the test functions only, the downwinded trial function formulation results in the advection of downwind corrections. Results of the SUPG and downwinded trial function schemes are very similar in terms of both potential enstrophy conservation and turbulent spectra. The main difference between these schemes is in the energy conservation and residual errors. If just two nonlinear iterations are applied then the energy conservation errors are improved for the downwinded trial function formulation, reflecting a smaller residual error than for the SUPG scheme. We also present formulations by which potential enstrophy is exactly integrated at each time level. Results using these formulations are observed to be stable in the absence of dissipation, despite the uncontrolled aliasing of grid scale turbulence. Using such a formulation and the APVM with a coefficient $\mathcal{O}(100)$ times smaller that its regular value leads to turbulent spectra that are greatly improved at the grid scale over the SUPG and downwinded trial function formulations with unstable potential enstrophy errors.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
143+阅读 · 2020年7月6日
专知会员服务
53+阅读 · 2020年3月16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
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
漫谈机器阅读理解之Facebook提出的DrQA系统
深度学习每日摘要
18+阅读 · 2017年11月19日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+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
0+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
1+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
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
Arxiv
68+阅读 · 2022年9月7日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
dynnode2vec: Scalable Dynamic Network Embedding
Arxiv
14+阅读 · 2018年12月6日
VIP会员
相关资讯
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
漫谈机器阅读理解之Facebook提出的DrQA系统
深度学习每日摘要
18+阅读 · 2017年11月19日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+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
0+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
1+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
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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员