不確実性を持つマルチエージェントシステムの非Maxwell動力学モデルのためのモンテカルロ確率Galerkin法【JST・京大機械翻訳】

Medaglia Andrea; Tosin Andrea; Zanella Mattia

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206493644361 整理番号：22P0282674

不確実性を持つマルチエージェントシステムの非Maxwell動力学モデルのためのモンテカルロ確率Galerkin法【JST・京大機械翻訳】

Monte Carlo stochastic Galerkin methods for non-Maxwellian kinetic models of multiagent systems with uncertainties

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発行年： 2022年01月31日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年06月27日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

本論文では,不確実性を持つ非Maxwell動力学モデルの近似のためのハイブリッドスキームの構築に焦点を当てた。マルチエージェントシステムの文脈において,速度レベルでのカーネルの導入は,非物理的相互作用を避けるために有用である。ここで提案する方法は,ランダム空間における確率的Galerkin(sG)法と共に相空間における直接シミュレーションモンテカルロ(DSMC)を組み合わせた。開発したスキームは,ランダム空間における精度と共に,解の主な物理特性を保存する。この方法の一貫性を,パラメータの準不変領域で得られる代理Fokker-Planckモデルに関して試験した。マルチエージェントシステムの非Maxwellモデルに対するスキームのいくつかの応用を報告した。【JST・京大機械翻訳】

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電磁気学一般 , 数値計算

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