Optimization-Based Moment Models for Multiscale Kinetic Equations

基于优化的多尺度动力学方程力矩模型

基本信息

  • 批准号:
    1217170
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 63.57万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Continuing Grant
  • 财政年份:
    2012
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2012-09-15 至 2017-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The focus of this proposal is the design, analysis, and implementation of optimization-based moment models for solving collisional kinetic equations with diffusive limits. In the field of computational kinetic theory, moment methods are an effective, yet highly complex tool for discretizing kinetic equations and capturing multiscale phenomena. They reduce the kinetic description of a many-particle system to a set of partial differential equations for velocity averages of the kinetic distribution. Optimization-based moment models are derived via the solution of a physically motivated, convex optimization problem that enforces important properties of the underlying kinetic equation. The driving application for this effort will be neutrino transport in core-collapse supernovae simulations, where the computational requirements for a fully resolved kinetic simulation are well beyond the capabilities of the largest supercomputers.The design of tractable reduced models for complex systems is both timely and important. Indeed, for a broad range of physical, biological, and social science problems, methodologies are needed to extract relevant macroscopic features from intractable amounts of microscopic data. In this context, the design and implementation of moment models is an important part of understanding the behavior of many-particle systems, for which direct numerical simulation is not possible. Important examples include rarefied gases, radiation, and charged-particle transport---all of which play critical roles in advanced energy and technology applications of national interest. Thus, among other things, the project will provide a rewarding and relevant research experience to students and postdocs.
本建议的重点是设计,分析和实施的优化为基础的时刻模型求解碰撞动力学方程的扩散限制。在计算动力学理论领域,矩量法是一种有效的,但高度复杂的工具,用于离散动力学方程和捕捉多尺度现象。他们减少了动力学描述的多粒子系统的一组偏微分方程的平均速度的动力学分布。基于优化的力矩模型是通过解决一个物理激励的凸优化问题来推导的,该问题强制执行基本动力学方程的重要属性。这一努力的驱动应用将是核心坍缩超新星模拟中的中微子输运,其中完全解析动力学模拟的计算要求远远超出了最大的超级计算机的能力,为复杂系统设计易于处理的简化模型既及时又重要。事实上,对于广泛的物理,生物和社会科学问题,需要从大量难以处理的微观数据中提取相关的宏观特征的方法。 在这种情况下,矩模型的设计和实现是理解多粒子系统行为的重要组成部分,直接数值模拟是不可能的。 重要的例子包括稀薄气体,辐射和带电粒子传输-所有这些都在国家利益的先进能源和技术应用中发挥着关键作用。 因此,除其他外,该项目将为学生和博士后提供有益的和相关的研究经验。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Cory Hauck其他文献

Modeling information flow in a computer processor with a multi-stage queuing model
  • DOI:
    10.1016/j.physd.2024.134446
  • 发表时间:
    2025-01-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
  • 作者:
    Mohammad Daneshvar;Richard C. Barnard;Cory Hauck;Ilya Timofeyev
  • 通讯作者:
    Ilya Timofeyev

Cory Hauck的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Cory Hauck', 18)}}的其他基金

Filtering Strategies for Radiation Transport Equations
辐射传输方程的过滤策略
  • 批准号:
    1913277
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 63.57万
  • 项目类别:
    Standard Grant

相似国自然基金

Data-driven Recommendation System Construction of an Online Medical Platform Based on the Fusion of Information
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2024
  • 资助金额:
    万元
  • 项目类别:
    外国青年学者研究基金项目
Exploring the Intrinsic Mechanisms of CEO Turnover and Market Reaction: An Explanation Based on Information Asymmetry
  • 批准号:
    W2433169
  • 批准年份:
    2024
  • 资助金额:
    万元
  • 项目类别:
    外国学者研究基金项目
基于tag-based单细胞转录组测序解析造血干细胞发育的可变剪接
  • 批准号:
    81900115
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    21.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
应用Agent-Based-Model研究围术期单剂量地塞米松对手术切口愈合的影响及机制
  • 批准号:
    81771933
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    50.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
Reality-based Interaction用户界面模型和评估方法研究
  • 批准号:
    61170182
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    57.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
Multistage,haplotype and functional tests-based FCAR 基因和IgA肾病相关关系研究
  • 批准号:
    30771013
  • 批准年份:
    2007
  • 资助金额:
    30.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
差异蛋白质组技术结合Array-based CGH 寻找骨肉瘤分子标志物
  • 批准号:
    30470665
  • 批准年份:
    2004
  • 资助金额:
    8.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
GaN-based稀磁半导体材料与自旋电子共振隧穿器件的研究
  • 批准号:
    60376005
  • 批准年份:
    2003
  • 资助金额:
    20.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似海外基金

Modulation of spin capacitance through regulating spin moment in transition metal-doped 2D-MoS2-based anodes for application in ion batteries
通过调节过渡金属掺杂 2D-MoS2 基阳极的自旋矩来调节自旋电容,用于离子电池
  • 批准号:
    24K08319
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 63.57万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Collaborative Research: Integrated Moment-Based Descriptors and Deep Neural Network for Screening Three-Dimensional Biological Data
合作研究:集成基于矩的描述符和深度神经网络用于筛选三维生物数据
  • 批准号:
    2151678
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 63.57万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Copper-based Perovskites with Horizontal Transition Dipole Moment for Highly Efficient Light-emitting Diodes
具有水平跃迁偶极矩的铜基钙钛矿用于高效发光二极管
  • 批准号:
    EP/X025764/1
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 63.57万
  • 项目类别:
    Fellowship
Big Data Modeling via Moment-Based Methodologies and the Statistical Analysis of Spatio-Temporal Measurements
通过基于矩的方法进行大数据建模以及时空测量的统计分析
  • 批准号:
    RGPIN-2019-06323
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 63.57万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Collaborative Research: Integrated Moment-Based Descriptors and Deep Neural Network for Screening Three-Dimensional Biological Data
合作研究:集成基于矩的描述符和深度神经网络用于筛选三维生物数据
  • 批准号:
    2151679
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 63.57万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Development of highly reliable AI technologies based on complex moment-based techniques
基于复杂矩技术的高可靠人工智能技术的开发
  • 批准号:
    22K19767
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 63.57万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
Big Data Modeling via Moment-Based Methodologies and the Statistical Analysis of Spatio-Temporal Measurements
通过基于矩的方法进行大数据建模以及时空测量的统计分析
  • 批准号:
    RGPIN-2019-06323
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 63.57万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Moment Resistance Performance of Dowel Based Connections in Wood Products
木制品中销钉连接的抗力矩性能
  • 批准号:
    RGPIN-2017-04898
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 63.57万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Development of complex moment-based methods and mathematical risk avoidance techniques for infinite dimensional eigenvalue problems
针对无限维特征值问题开发复杂的基于矩的方法和数学风险规避技术
  • 批准号:
    21H03451
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 63.57万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Big Data Modeling via Moment-Based Methodologies and the Statistical Analysis of Spatio-Temporal Measurements
通过基于矩的方法进行大数据建模以及时空测量的统计分析
  • 批准号:
    RGPIN-2019-06323
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 63.57万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了