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Adaptive mesh refinement in semi-implicit particle-in-cell method
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OA
AI
DOI：10.1016/j.cpc.2025.109806.png)
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摘要
En 中文
粒子网格（PIC）方法在模拟等离子体动力学过程方面功能强大。然而，PIC模拟通常计算成本高昂，提高计算效率对于扩展其能力至关重要。自适应网格细化（AMR）是一种可以应用于加速PIC模拟的重要技术。在本文中，我们介绍了一种新颖的自适应网格细化（AMR）算法，该算法应用于一种半隐式电磁粒子网格（PIC）代码。我们的方法支持不同的细化比率以及多个细化层级。电场求解器经过精心设计，以最小化不同层级界面处的伪影，并且我们引入了一种算法以减少所有层级中的高斯定律误差。为保持均匀的粒子分布——这对于实现高计算效率至关重要——粒子分裂与合并技术已集成到代码中。我们通过多项测试验证了我们的算法，包括二维双电流片重联测试，这些测试表明在AMR网格上能够获得精确解，并且相较于均匀高分辨率网格具有显著的加速效果。
Keyword:
AMR
Adaptive mesh refinement
Particle-in-cell
Magnetic reconnection
Electron skin depth
期刊
IF:
3.4
论文数:
1.2W
被引数:
3.7W
机构
暂无机构信息
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