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Multi-Domain Spectral Methods for Data Reduction in Numerical Relativity Simulations.

机译:数值相对论仿真中用于数据约简的多域谱方法。

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摘要

Numerical relativity simulations of binary black hole inspiraling and mergers are computationally costly and storage requirements can quickly become unmanageable. By implementing a multi-domain spectral method we are able to more efficiently store metric component data when increased time resolution is desired over increased spatial metric resolution. Within the framework of a binary black hole system, multi-domain spectral methods work well using two different domain sets, one centered on each black hole, so they are able to absorb the singular behavior at each black hole's center. There is no difficulty in transferring quantities from one domain to another, or splitting the source function across two different domains, but there is no a priori choice for the relative weighting function to split a metric component. Here, we investigate what breakdown yields the highest accuracy.
机译:二进制黑洞激励和合并的数值相关性仿真在计算上成本很高,并且存储需求可能很快变得难以管理。通过实现多域频谱方法,当需要增加时间分辨率而不是增加空间度量分辨率时,我们能够更有效地存储度量成分数据。在二进制黑洞系统的框架内,多域谱方法可以使用两个不同的域集(每个集中在每个黑洞的中心)来很好地工作,因此它们能够吸收每个黑洞中心的奇异行为。将数量从一个域转移到另一个域,或将源函数拆分到两个不同的域中没有困难,但是相对权重函数拆分度量成分没有先验选择。在这里,我们调查哪些故障产生最高的准确性。

著录项

  • 作者

    Caimano, Brian A.;

  • 作者单位

    Rochester Institute of Technology.;

  • 授予单位 Rochester Institute of Technology.;
  • 学科 Mathematics.;Applied mathematics.;Astrophysics.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2017
  • 页码 48 p.
  • 总页数 48
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 公共建筑;
  • 关键词

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