Low-rank approximation in the numerical modeling of the Farley-Buneman instability in ionospheric plasma
Low-rank approximation in the numerical modeling of the Farley-Buneman instability in ionospheric plasma
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电离层等离子体 Farley-Buneman 不稳定性数值模拟中的低阶近似
DOI：
10.1016/j.jcp.2014.01.029
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
E. Tyrtyshnikov
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
S. Dolgov;A. Smirnov;E. Tyrtyshnikov
我们考虑地球电离层等离子体中法利-布尼曼不稳定性的数值模拟。离子行为由四维相空间中具有 BGK 碰撞项的动力学 Vlasov 方程控制，并且由于使用张量积网格上的有限差分离散化，因此该方程成为该方案中计算最具挑战性的部分。为了减轻复杂性和内存消耗，采用了使用变量低秩分离的自适应模型缩减，即 Tensor Train 格式。该方法通过原型 MATLAB 实现进行了验证。数值实验证明了空间和速度变量有效分离的可能性，导致解决方案存储减少数十个数量级。
We consider numerical modeling of the Farley–Buneman instability in the Earth's ionosphere plasma. The ion behavior is governed by the kinetic Vlasov equation with the BGK collisional term in the four-dimensional phase space, and since the finite difference discretization on a tensor product grid is used, this equation becomes the most computationally challenging part of the scheme. To relax the complexity and memory consumption, an adaptive model reduction using the low-rank separation of variables, namely the Tensor Train format, is employed.The approach was verified via a prototype MATLAB implementation. Numerical experiments demonstrate the possibility of efficient separation of space and velocity variables, resulting in the solution storage reduction by a factor of order tens.
DOI：
10.1016/j.cpc.2013.12.017
发表时间：
2013-06
期刊：
Comput. Phys. Commun.
影响因子：
--
作者：
S. Dolgov;B. Khoromskij;I. Oseledets;D. Savostyanov
通讯作者：
S. Dolgov;B. Khoromskij;I. Oseledets;D. Savostyanov
影响因子：
1.1
作者：
D. Savostyanov
通讯作者：
D. Savostyanov
影响因子：
3.1
作者：
Dolgov, Sergey V.;Savostyanov, Dmitry V.
通讯作者：
Savostyanov, Dmitry V.