A stochastic Galerkin formulation for a stochastic system of balanced or conservation laws may fail to preserve hyperbolicity of the original system. In this work, we develop hyperbolicity-preserving stochastic Galerkin formulation for the one-dimensional shallow water equations by carefully selecting the polynomial chaos expansion of the nonlinear $q^2/h$ term in terms of the polynomial chaos expansions of the conserved variables. In addition, in an arbitrary finite stochastic dimension, we establish a sufficient condition to guarantee hyperbolicity of the stochastic Galerkin system through a finite number of conditions at stochastic quadrature points. Further, we develop a well-balanced central-upwind scheme for the stochastic shallow water model and derive the associated hyperbolicty-preserving CFL-type condition. The performance of the developed method is illustrated on a number of challenging numerical tests.


翻译:平衡法或养护法的平衡法或养护法的随机系统加勒金配方可能无法保存原系统的超偏执性。 在这项工作中,我们为单维浅水方程开发超偏观保存随机高温配方,仔细选择非线性浅水方程式多盘混亂膨胀($q ⁇ 2/h),即被保护变量的多盘混亂扩张。此外,在一个任意的有限随机随机维度方面,我们建立了足够条件,通过随机二次水方位点的有限数量条件,保证高压加勒金系统的超偏执性。此外,我们为随机浅水模型制定了一种平衡的中风方案,并得出了相关的超单线性保存CFL型条件。我们开发的方法的性能通过若干具有挑战性的数字测试加以说明。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【NeurIPS2020-MIT】子图神经网络,Subgraph Neural Networks
专知会员服务
45+阅读 · 2020年9月28日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
105+阅读 · 2020年6月10日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Arxiv
0+阅读 · 2021年2月22日
VIP会员
Top
微信扫码咨询专知VIP会员