In this work, we prove rigorous error estimates for a hybrid method introduced in [15] for solving the time-dependent radiation transport equation (RTE). The method relies on a splitting of the kinetic distribution function for the radiation into uncollided and collided components. A high-resolution method (in angle) is used to approximate the uncollided components and a low-resolution method is used to approximate the the collided component. After each time step, the kinetic distribution is reinitialized to be entirely uncollided. For this analysis, we consider a mono-energetic problem on a periodic domains, with constant material cross-sections of arbitrary size. To focus the analysis, we assume the uncollided equation is solved exactly and the collided part is approximated in angle via a spherical harmonic expansion ($\text{P}_N$ method). Using a non-standard set of semi-norms, we obtain estimates of the form $C(\varepsilon,\sigma,\Delta t)N^{-s}$ where $s\geq 1$ denotes the regularity of the solution in angle, $\varepsilon$ and $\sigma$ are scattering parameters, $\Delta t$ is the time-step before reinitialization, and $C$ is a complicated function of $\varepsilon$, $\sigma$, and $\Delta t$. These estimates involve analysis of the multiscale RTE that includes, but necessarily goes beyond, usual spectral analysis. We also compute error estimates for the monolithic $\text{P}_N$ method with the same resolution as the collided part in the hybrid. Our results highlight the benefits of the hybrid approach over the monolithic discretization in both highly scattering and streaming regimes.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29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
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
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+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 · 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
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月28日
Arxiv
10+阅读 · 2021年11月3日
VIP会员
相关资讯
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
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
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+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 · 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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员