We present high-order, finite element-based Second Moment Methods (SMMs) for solving radiation transport problems in two spatial dimensions. We leverage the close connection between the Variable Eddington Factor (VEF) method and SMM to convert existing discretizations of the VEF moment system to discretizations of the SMM moment system. The moment discretizations are coupled to a high-order Discontinuous Galerkin discretization of the Discrete Ordinates transport equations. We show that the resulting methods achieve high-order accuracy on high-order (curved) meshes, preserve the thick diffusion limit, and are effective on a challenging multi-material problem both in outer fixed-point iterations and in inner preconditioned iterative solver iterations for the discrete moment systems. We also present parallel scaling results and provide direct comparisons to the VEF algorithms the SMM algorithms were derived from.


翻译:用于线性输运问题的高阶有限元二阶矩方法 翻译后的摘要: 我们提出了基于高阶有限元的二阶矩方法(SMM)来解决二维辐射输运问题。我们利用可变 Eddington 因子(VEF)方法和 SMM 之间的紧密联系,将现有的 VEF 矩系统的离散化转化为 SMM 矩系统的离散化。矩离散化与不连续 Galerkin 离散化的离散有序传输方程相耦合。我们表明,所得到的方法在高阶(曲面)网格上实现高阶精度、保持厚对比度极限,并且在具有挑战性的多材料问题中是有效的,无论是在外固定点迭代中还是在内部预处理迭代求解器迭代中进行离散时刻系统。我们还提供了并行缩放结果,并直接将 SMM 算法与其衍生自的 VEF 算法进行比较。

0
下载
关闭预览

相关内容

南大《优化方法 (Optimization Methods》课程,推荐!
专知会员服务
78+阅读 · 2022年4月3日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年6月12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
【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
103+阅读 · 2019年10月9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
量化金融强化学习论文集合
专知
13+阅读 · 2019年12月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7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
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9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
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8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
3+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
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 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
VIP会员
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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+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
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 · 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