随机受迫一维 Burgers 方程的计算粗粒化
计算物理
2009-11-13 v1
摘要
我们探索了一种计算方法，用于对空间一维随机受迫 Burgers 方程的大尺度特征演化进行粗粒化。解的能谱长期演化在时间上呈现自相似性。我们展示了粗投影积分和粗动力学重归一化作为工具，能够从适当初始化的直接模拟的短脉冲中加速提取宏观信息（时间积分、自相似形状和非平凡动力学指数）。这些过程在数值上求解了能谱的有效演化方程，而无需以封闭形式推导该方程。
引用
@article{arxiv.0707.0510,
title = {Computational coarse graining of a randomly forced 1-D Burgers equation},
author = {S. Ahuja and V. Yakhot and I. G. Kevrekidis},
journal= {arXiv preprint arXiv:0707.0510},
year = {2009}
}
备注
21 pages, 7 figures