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A projection method for particle resampling
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AI
DOI：10.1016/j.cpc.2026.110024.png)
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摘要
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粒子离散化方法在相空间中对高维动理学模型具有优势，因其相较于连续方法在维度上具有更好的可扩展性。一组被统称为粒子噪声的复杂过程阻碍了粒子方法的长时间模拟。解决此问题的一种方法是粒子网格自适应，或重映射，即粒子重采样和网格重构。本研究介绍了一种将粒子在（有限元）函数空间中进行投影的重采样方法。该方法简单，采用标准的稀疏线性代数和有限元技术，并能保留由连续函数空间精确表示的多项式所有阶矩。与大多数其他基于网格的方法不同，该方法将新粒子的位置和数量与网格解耦，允许粒子和连续网格相对独立地进行自适应调整。尽管本研究针对Landau阻尼和双流不稳定性1X+1V Vlasov-Poisson模型中的结构化粒子和连续相空间网格进行了开发，但该方法同样适用于非结构化网格。实验演示了稳定的长时动力学行为，时间长达T=500。可复现性人工制品和数据已公开提供。
期刊
IF:
3.4
论文数:
1.2W
被引数:
3.7W
机构
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