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arXiv 2602.00207nucl-thhep-ph
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非相对论随机流体的数值模拟 via 马尔可夫算法

Numerical simulations of non-relativistic stochastic fluids via the Metropolis algorithm

Universität Bielefeld(比勒费尔德大学);Justus-Liebig-Universität(吉森大学);Helmholtz Forschungsakademie Hessen für FAIR (HFHF)(黑森FAIR赫尔姆霍茨研究学院)

Mattis Harhoff, Sören Schlichting, Lorenz von Smekal

AI总结:

本文提出了一种基于马尔可夫算法的非相对论随机流体模拟方法,用于研究重离子碰撞中涨落的演化及剪切粘度的重整化。

摘要:

随机流体动力学为重离子碰撞中涨落的演化提供了动力学框架,但在数值模拟中存在显著挑战。我们提出了一种用于二维盒内非相对论随机流体模拟的算法。我们使用稳健的马尔可夫算法,通过系统地将流体动力学方程中的耗散项替换为随机力,同时处理涨落和耗散。该算法可以轻松修改以用于其他流体动力学理论的数值模拟。我们展示了测试用例以及剪切粘度的重整化数值计算。

英文摘要:

Stochastic hydrodynamics provides a dynamical framework for the evolution of fluctuations in heavy-ion collisions, but poses significant challenges in numerical simulations. We present an algorithm for the simulation of non-relativistic stochastic fluids in two spatial dimensions in a box. We use the robust Metropolis algorithm, handling fluctuations and dissipation at once by systematically replacing dissipative terms in the hydrodynamic equations by random forces. The algorithm can easily be modified for numerical simulations of other hydrodynamic theories. We present test cases as well as numerical calculations of the renormalization of shear viscosity.

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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