用于非线性动力学模型降阶的密度矩阵重整化
计算物理
2009-11-13 v3 流体动力学
摘要
我们提出了一种基于本征正交分解 (POD) 的非线性动力系统模型降阶新方法。我们的方法源自密度矩阵重整化群 (DMRG)，与 POD 相比，显著减少了计算降阶系统所需的计算量。该算法的效率在一维 Burgers 方程和一维 Fisher 型方程这两个非线性模型系统上进行了测试。
引用
@article{arxiv.0707.4384,
title = {Density Matrix Renormalization for Model Reduction in Nonlinear Dynamics},
author = {Thorsten Bogner},
journal= {arXiv preprint arXiv:0707.4384},
year = {2009}
}
评论
12 pages, 12 figures