Compatible finite element discretisations for the atmospheric equations of motion have recently attracted considerable interest. Semi-implicit timestepping methods require the repeated solution of a large saddle-point system of linear equations. Preconditioning this system is challenging since the velocity mass matrix is non-diagonal, leading to a dense Schur complement. Hybridisable discretisations overcome this issue: weakly enforcing continuity of the velocity field with Lagrange multipliers leads to a sparse system of equations, which has a similar structure to the pressure Schur complement in traditional approaches. We describe how the hybridised sparse system can be preconditioned with a non-nested two-level preconditioner. To solve the coarse system, we use the multigrid pressure solver that is employed in the approximate Schur complement method previously proposed by the some of the authors. Our approach significantly reduces the number of solver iterations. The method shows excellent performance and scales to large numbers of cores in the Met Office next-generation climate- and weather prediction model LFRic.


翻译:最近,对运动的大气方程式的可兼容性元素离散性最近引起了相当大的兴趣。半隐含时间步法要求用一个大型线性方程式的马鞍点系统反复解决。由于速度质量矩阵是非对角质的,因此这个系统具有挑战性,导致一个密集的舒尔补充。可混合离异性克服了这一问题:速度场与拉格兰格乘数的连续性不力,导致一个稀疏的方程式系统,其结构与传统方法中的压力舒尔相类似。我们描述了混合的稀薄系统如何以非免责的双级前置装置作为先决条件。为了解决粗糙系统,我们使用一些作者先前提议的大约舒尔补充法中使用的多格压力求解器。我们的方法大大减少了求解器的迭代数。该方法显示,Met Office下一代气候和天气预测模型LFRic的性能和规模非常优于大量核心。

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