Wellengleichungen helfen uns, Phänomene von Erdbeben bis hin zu verstehen
Tsunamis. Diese Phänomene treten in sehr großen Maßstäben auf. Es wäre
Es ist rechnerisch nicht möglich, sie über ein reguläres Netz zu verfolgen. Noch, seit dem
Phänomene sind lokalisiert, adaptive Netzverfeinerung (AMR) kann verwendet werden
Konstruieren Sie Netze mit einer höheren Auflösung in der Nähe der interessierenden Bereiche.
ExaHyPE ist eine Software-Engine zur Lösung von Wellenproblemen mithilfe von AMR, und wir
Verwenden Sie es als Basis, um unsere numerische Relativitätsanwendung namens zu erstellen
ExaGRyPE. Um das Netz rechtzeitig voranzutreiben, wir müssen interpolieren und einschränken
entlang der Auflösungsübergänge in jedem einzelnen Zeitschritt. Die Vanille von ExaHyPE
Die Codeversion verwendet einen d-linearen Tensorprodukt-Ansatz. In Benchmarks von a
Bei einem stationären Schwarzen Loch funktioniert dies langsam und führt zu Fehlern bei der Erhaltung
Mengen in der Nähe der AMR-Grenzen. Wir führen daher eine Menge höherer Ordnung ein
Interpolationsschemata, bei denen die Ableitungen an jedem groben Gitter berechnet werden
Zelle, um die eingeschlossenen feinen Zellen anzunähern. Die resultierenden Methoden werden schneller ausgeführt
als der Tensor-Produkt-Ansatz. Am wichtigsten, beim Laufen im Stand
Schwarzlochsimulation mit Methoden höherer Ordnung die Fehler in der Nähe des AMR
Grenzen werden aufgehoben.

Dieser Artikel untersucht Zeitreisen und deren Auswirkungen.

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