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Towards Scalable Parallel-in-Time Turbulent Flow Simulations

Towards Scalable Parallel-in-Time Turbulent Flow Simulations

MIT(麻省理工学院)

Qiqi Wang, Steven Gomez, Patrick Blonigan, Alastair Gregory, Elizabeth Qian

AI总结:

提出一种非定常湍流模拟的重新表述,通过松弛初始条件并允许信息在时间上前向和后向传播,将混沌动力系统模拟转化为良态时域边值问题,从而实现可扩展的时间并行湍流模拟。

摘要:

我们提出了一种非定常湍流模拟的重新表述。初始条件被松弛,信息被允许在时间上前向和后向传播。可以证明,使用这种重新表述的混沌动力系统模拟是良态的时域边值问题。该重新表述能够实现湍流流动的可扩展时间并行模拟。

英文摘要:

We present a reformulation of unsteady turbulent flow simulations. The initial condition is relaxed and information is allowed to propagate both forward and backward in time. Simulations of chaotic dynamical systems with this reformulation can be proven to be well-conditioned time domain boundary value problems. The reformulation can enable scalable parallel-in-time simulation of turbulent flows.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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