Видеотека
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Видеотека
Архив
Популярное видео

Поиск
RSS
Новые поступления






«Современные методы нелинейной динамики» Школа для молодых механиков и математиков SYMM 2024
10 октября 2024 г. 12:00–13:00, г. Москва, МИАН, ауд. 104 (ул. Губкина, 8)
 


Приближенные дисперсионные соотношения для анализа и дизайна численных моделей механики сжимаемых сплошных сред с жесткими релаксационными слагаемыми

О. П. Стояновская

Институт гидродинамики им. М. А. Лаврентьева СО РАН, г. Новосибирск
Видеозаписи:
MP4 2,079.6 Mb

Количество просмотров:
Эта страница:77
Видеофайлы:12



Аннотация: Математические модели многих процессов в механике сплошных сред (МСС), физике плазмы (ФП) и астрофизике (АФ) представляют собой уравнения в частных производных (УЧП). При создании компьютерных моделей эти уравнения заменяются дискретными уравнениями, которые решаются численно. Для исследования математических и численных моделей МСС, ФП и АФ развита техника построения дисперсионных соотношений. Дисперсионные соотношения описывают волновые процессы (процессы переноса возмущения со скоростью, отличной от скорости движения вещества) в средах. Классическое дисперсионное соотношение – это нелинейное алгебраическое уравнение (связывающее параметры волны – волновое число $k$ и волновую частоту $\omega$), которое ставится в соответствие непрерывной системе уравнений в частных произодных. Существует техника, которая позволяет поставить в соответствие континуальной или дискретной модели МСС, ФП и АФ дисперсионное соотношение (классическое или приближённое соответственно). В лекции будет показано применение приближенных дисперсионных соотношений к разработке и исследованию численных алгоритмов для «вычислительно-трудоемкой» задачи моделирования динамики газодисперсных сред методом гидродинамика сглаженных частиц (Smoothed Particle Hydrodynamics, SPH).
 
  Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024