天体物理模拟中的化学复杂性：优化与约化技术

化学在星际介质 (ISM) 的演化中起着关键作用，因此在数值模拟中追踪其演化是非常理想的。然而，当应用于大系统时，它很容易占据主导计算成本。本文讨论了两种降低这些成本的方法：(i) 基于计算策略，以及 (ii) 基于化学网络的性质和拓扑结构。第一类方法更为稳健，而第二类方法旨在提供关于大型复杂网络结构的重要信息。为此，我们首先讨论了用于积分与化学网络相关的常微分方程 (ODE) 系统的数值求解器。随后，我们提出了一种缓冲方法，以减少求解 ODE 系统所花费的计算时间。我们进一步讨论了一种基于通量的方法，该方法允许确定并动态切断活性较低的反应。此外，我们还提出了一种拓扑方法，用于选择在化学演化过程中最可能活跃的物种，从而获取 otherwise 难以检索的关于化学网络的信息。这种拓扑技术也可用作任意规模网络的先验约化方法。我们将这些方法实现到一个一维拉格朗日流体动力学代码中以测试其效果：两类方法均导致了显著的计算加速，范围从 2 倍到 5 倍。我们还测试了一些混合方法，发现将通量方法与缓冲策略相结合能在稳健性和计算加速之间提供最佳权衡。