球面上二维欧拉方程粗粒化中的数据驱动随机谱建模
流体动力学
2023-04-26 v2
摘要
提出了一种用于粗粒化流体描述中亚网格过程的与分辨率无关的数据驱动随机参数化方法。该方法能够将高保真数据纳入粗粒化流动模型，从而即便以较粗表示也可实现精确模拟。小尺度参数化在粗粒化数值解的傅里叶系数层面引入，其旨在复现同一系统高保真数据中观测到的动能谱。该方法基于类似于连续数据同化的控制反馈项。方法仅依赖于来自统计稳态的高保真数据的可用性。对所采用的离散化方法或所选较粗分辨率不作假设。该方法的性能针对球面上的二维欧拉方程进行了评估。以两种显著较粗分辨率应用该方法，对傅里叶系数的均值与方差均给出良好结果。可在长积分时间内模拟稳定且准确的大尺度动力学。
引用
@article{arxiv.2304.12007,
title = {Data-driven stochastic spectral modeling for coarsening of the two-dimensional Euler equations on the sphere},
author = {Sagy Ephrati and Paolo Cifani and Milo Viviani and Bernard Geurts},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.12007},
year = {2023}
}