在带连续数据同化的 Navier-Stokes 模拟中消除投影/罚函数法的分裂/建模误差
数值分析
2023-02-14 v1 数值分析
摘要
我们研究将连续数据同化（CDA）应用于 Navier-Stokes（NS）方程的投影法与罚函数法。罚函数法和投影法比一致的 NS 离散化更高效，但由于建模误差（罚函数）和分裂误差（投影）而精度较低。我们从解析和数值两方面表明，在具备测量数据且参数选取适当时，CDA 能有效消除这些分裂误差与建模误差，并提供长时间最优精度的解。
引用
@article{arxiv.2302.05962,
title = {Removing splitting/modeling error in projection/penalty methods for Navier-Stokes simulations with continuous data assimilation},
author = {Elizabeth Hawkins and Leo G. Rebholz and Duygu Vargun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.05962},
year = {2023}
}
备注
21 pages, 15 figures