自然アルゴリズムによる自然シミュレータ : (2)解法戦略の基礎理論

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概要

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著者らが提案している自然アルゴリズムによる自然シミュレータは、自然から導かれた連続モデルを,自然アルゴリズムによって離散化し,解法プログラムを生成し,計算機で数値解を得るものである. 本研究では,この連続モデルにおける境界条件が適切かどうか診断するための基礎として、線形連立偏徴分方程式の境界条件の適切な与え方について考察した。また、自然アルゴリズムでは、発展解法を用いて問題を解いている。しかし、stiffな問題を解こうとすると、多くの計算ステップを要する。この問題を解決するために、仮想慣性法を用いて計算ステップ数を減らすことを検討した。これにより、Cavitiy Flow の一例では、計算量を2.7x10^<-7>倍に減らすことが出来た。
一般社団法人情報処理学会の論文
1989-03-15

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