文献

J-GLOBAL ID：202202218932229846   整理番号：22A0429623

フォトニクスのための効率的不確実性伝搬:陰的半アナログモンテカルロ(ISM)とモンテカルロ一般化多項式Chaos(MC-gPC)の結合【JST・京大機械翻訳】

Efficient uncertainty propagation for photonics: Combining Implicit Semi-analog Monte Carlo (ISMC) and Monte Carlo generalised Polynomial Chaos (MC-gPC)

著者 (1件)： Poeette Gaeel (CEA DAM CESTA, F-33114 Le Barp, France)
資料名： Journal of Computational Physics  (Journal of Computational Physics)
巻： 450  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0860A  ISSN： 0021-9991  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,不確かなフォトニクスのための縮小モデルに基づいた侵入型一般化多項式Chaos(gPC)を構築した。モンテカルロ(MC)スキームによる縮小モデルを解く。緩和モデル(gPCベースまたは非)が十分に設定されていることを強調するために注意する。分析は,不確実性定量化のための縮小モデルの構築と動力学方程式のための縮小モデルの構築の間の類似性によって実行した。前述の適切性条件を強化するために,双曲線性保存のものから触発されたいくつかの戦略をレビューし,適応し,解析した。縮小モデルの分解能は,不確実性伝搬のためのフォトニックとMC-gPC(シー)のための陰的半アナログMC(ISMC,シー)方式の組合せによって実行した。MC-gPCは,MC分解能が時間及び空間離散化(ISMCにより許容される後者の特性)の両方に関して高速収束を可能にするならば,部分導関数方程式の剛性非線形集合に効率的に適用できることを示した。いくつかのベンチマークを最後のセクションにおいて調査して,それらは不確かなフォトニクスのために新しいISMC-gPCソルバの重要な側面を示すことができた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *モンテカルロ法 ,  *多項式 ,  *不確実性 ,  剛性 ,  分解能 ,  双曲線 ,  アナログ系 ,  緩和現象 ,  運動論的方程式 ,  関数方程式 ,  類似性 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： *フォトニクス ,  ソルバ ,  縮小モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 輸送 ,  モンテカルロ ,  フォトニクス ,  ISMC ,  不確実性 ,  縮小モデル

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  流体動力学一般  (BC02010G)

タイトルに関連する用語 (10件)： フォトニクス ,  不確実性 ,  伝搬 ,  アナログ ,  モンテカルロ ,  ISM ,  一般化 ,  多項式 ,  MC ,  GPC