Importance sampling variance reduction for the Fokker-Planck rarefied gas particle method
Importance sampling variance reduction for the Fokker-Planck rarefied gas particle method
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Fokker-Planck 稀薄气体粒子法的重要性采样方差减少
DOI：
10.1016/j.jcp.2016.08.008
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发表时间：
2016
影响因子：
4.1
通讯作者：
Collyer B
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Collyer B
玻尔兹曼方程的福克-普朗克近似，数值求解随机粒子计划，是用来提供估计稀薄气体流量。本文提出了一种方差减少技术的随机粒子的方法，能够大大减少估计的流场的不确定性时，流量的特征速度是比较小的气体的热速度。该方法依赖于重要性采样，需要对基本随机粒子方案进行最小的更改。我们在均匀松弛、平面Couette流和盖驱动空腔流上测试了重要抽样方案，发现我们的方法能够大大降低估计量的噪声。值得注意的是，我们发现，作为流的特征速度降低，噪声估计的方差变得独立的特征速度。
The Fokker–Planck approximation to the Boltzmann equation, solved numerically by stochastic particle schemes, is used to provide estimates for rarefied gas flows. This paper presents a variance reduction technique for a stochastic particle method that is able to greatly reduce the uncertainty of the estimated flow fields when the characteristic speed of the flow is small in comparison to the thermal velocity of the gas. The method relies on importance sampling, requiring minimal changes to the basic stochastic particle scheme. We test the importance sampling scheme on a homogeneous relaxation, planar Couette flow and a lid-driven-cavity flow, and find that our method is able to greatly reduce the noise of estimated quantities. Significantly, we find that as the characteristic speed of the flow decreases, the variance of the noisy estimators becomes independent of the characteristic speed.
具有演化背景的碰撞 delta-f 方案用于传输时间尺度模拟
DOI：
--
发表时间：
1999
期刊：
影响因子：
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作者：
S. Brunner;E. Valeo;J. Krommes
通讯作者：
J. Krommes
DOI：
--
发表时间：
1982
期刊：
影响因子：
--
作者：
L. Ferrari
通讯作者：
L. Ferrari