面向含不确定性多智能体系统非麦克斯韦动理学模型的蒙特卡洛随机伽辽金方法
数值分析
2022-07-14 v2 数值分析
适应与自组织系统
物理与社会
摘要
本文致力于构造一种用于逼近含不确定性的非麦克斯韦动理学模型的混合格式。在多智能体系统背景下，在动理学层面引入核函数有助于避免非物理相互作用。本文提出的方法将相空间中的直接模拟蒙特卡洛（DSMC）与随机空间中的随机伽辽金（sG）方法相结合。所发展的格式在保持解的主要物理性质的同时，在随机空间中具有精度。针对在参数拟不变 regime 下可获得的代理 Fokker-Planck 模型，检验了方法的一致性。文中给出了该格式在非麦克斯韦多智能体系统模型上的若干应用。
引用
@article{arxiv.2202.00062,
title = {Monte Carlo stochastic Galerkin methods for non-Maxwellian kinetic models of multiagent systems with uncertainties},
author = {Andrea Medaglia and Andrea Tosin and Mattia Zanella},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.00062},
year = {2022}
}
备注
28 pages, 8 figures