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J-GLOBAL ID：202202231010953346   整理番号：22A0804686

大規模フローデータのためのウェーブレット適応固有直交分解【JST・京大機械翻訳】

Wavelet adaptive proper orthogonal decomposition for large-scale flow data

著者 (4件)： Krah Philipp (Technische Universitaet Berlin, Institute of Mathematics, Berlin, Germany) ,  Engels Thomas (Department of Animal Physiology, Institute of Biological Sciences, University of Rostock, Rostock, Germany) ,  Schneider Kai (Aix-Marseille Universite, CNRS, Centrale Marseille, Institut de Mathematiques de Marseille (I2M), Marseille, France) ,  Reiss Julius (Institute of Fluid Mechanics and Engineering Acoustics, Technische Universitaet Berlin, Berlin, Germany)
資料名： Advances in Computational Mathematics  (Advances in Computational Mathematics)
巻： 48  号： 2  ページ： 10  発行年： 2022年 
JST資料番号： A1001A  ISSN： 1019-7168  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 適切な直交分解(POD)は,例えば,コヒーレント流れ特徴のモデル縮小と抽出のために,使用される流体力学における強力な古典的ツールである。しかし,三次元直接数値シミュレーションによって生成された高分解能データへの適用は,その計算の複雑さのために制限される。ここでは,この限界を克服するために,POD(wPOD)のウェーブレットベース適応バージョンを提案した。解析すべきデータ量は,バイ直交ウェーブレットを用いてそれらを圧縮することにより低減され,圧縮誤差の制御を便利に提供しながらスパース表現を生成する。数値解析は,ウェーブレット圧縮とPOD打切りの異なる誤差寄与が,ある仮定の下でバランスでき,流れ問題の3次元シミュレーションから高分解能データを効率的に処理することを可能にすることを示した。合成アカデミック試験事例を用いて,提案アルゴリズムをランダム化特異値分解と比較した。さらに,著者らは,直接数値シミュレーションで計算されたフラッピング昆虫によって発生する2次元伴流流と3次元流のデータを解析する方法の能力を実証した。Copyright The Author(s) 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  伴流 ,  コヒーレンス ,  数値解析 ,  *波束 ,  計算量 ,  昆虫類 ,  三次元流 ,  二次元 ,  フラッピング ,  三次元 ,  *直交性 ,  高分解能 ,  特異値分解
準シソーラス用語： *直交分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 適切な直交分解 ,  双直交ウェーブレット ,  ウェーブレット適応ブロックベースグリッド ,  流体力学 ,  次数低減モデル

分類 (3件)： 流体動力学一般  (BC02010G) ,  層流,乱流,境界層  (BC02030C) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模 ,  フロー ,  ウェーブレット ,  適応 ,  固有直交分解