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数值模拟概述-英文翻译

作者:高考题库网
来源:https://www.bjmy2z.cn/gaokao
2021-02-22 15:43
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-

2021年2月22日发(作者:联系的英文)


数值模拟概述



无功流量的范围包括广泛的现象 ,如火焰、爆炸、化学激光器、地球的大气层、恒


星和超新星,甚至宇宙的早期阶段,基 本粒子相互作用。这些现象之间即使基础方程的一


般形式都非常相似,但其身体有着惊人 的差异。因此,为这些现象仔细考虑系统程序而建


立的的数值模式也很相似。最明显得现 象和主要分歧是在规模、输入数据、数学逼近的过


程中出现代表不同的物理贡献,以及这 些过程的耦合强度。



例如,在火焰和爆炸中,有一个化学反应 之间的紧密耦合,热释放后,与流体相互


作用,让所有的过程必须同时考虑。在地球的高 层大气,这是一个以电离等离子体中性风


为背景,流体动力学、化学反应中的电离气体和 弱耦合。这些反应以中性气体发生的运动


为背景提供的。


太阳的 大气层是高度离子化,


在光子以及离子和中性原子的物种的反应中,

所有字段都存在电磁强度。


A


型拉超新星爆炸产生耦合热核 反应的一系列强烈的元素,通


过元素发生周期核火焰和爆炸。这类型的反应,主要是物理 过程,以及过程的程度和类型


之间的耦合系统大幅改变这些。有时反应基本上是从流体流 动分离,有时辐射是重要的,


有时扩散运输的影响是重要的。这些是非常不同的制度,尽 管,它们一般都是动态和不稳


定。



对一些术语的评论



在这本书中模型、 仿真、算法、数值计算等词语是重复使用的。虽然这些词语似乎


很容易理解和使用在普通 的谈话中,但是其技术的使用是混乱和不准确的。对于不同的个


人和研究界,这些词语有 不同的,有时是重叠的意义。为了打击这种技术,


“巴别塔”的


定义的硬性提出只会增加更多的混乱。在这里,相反,在这本书中我们讨论了在这方面所


有关键的细微差别,然后尝试使用一致的条款。



一般意义上的 模型建立比一般意义上的模拟仿真广泛得多。仿真试图模仿一个系统


的动态行为,预测行 为序列的事件控制。建模通常用在更广泛,更静态的状态:一个模型


能代表其整体的发展 ,


而不指定一个动态现象研究。


一个模型可以是一个公式,


定量关系,


电路收集经验数据,模拟一组方程,甚至等同模拟电路。



建模目标并不一定是产生一个系统的精确复制,但一定是复制 系统的若干特点。由


于近似推导出了模型,该模型是理解系统的不完善的一个代表性。其 结果是,一个模型是


不精确的一些制度和一些几乎无处不在的无效的数量。一个模拟,是 在特定的物理参数条


件下,初步选择一个特定的模式或模型的集合,和边界条件。



在整个著作,尽管模拟和建模使用条件是重叠,但它们有时可以互换 使用。建模和


仿真词语的使用已经产生了进一步的混乱,因为最近几个共享已经适应的条 款,是指用非


常快的数据驱动的模式,以创造一个规划用途为交互式虚拟现实培训或目标 。为了打击范


围使用的混乱造成的退化,我们通常听到的修改说明的“详细模拟”



“详细的造型”



“高


保真模拟”或“基本模式”是指在以严谨的科学和工程计算为主题的书。

< p>


数值计算的条款经常互换使用,尽管他们有所不同的含义。数值分析,一 般的理论


课题,其主要是为了解决电脑上的实际应用问题,而不是所有的计算。在模拟的 计算工作


中,不是所有的数值。例如,一个反应流计算可能涉及到编程交互系统,文字处 理,数据


管理,图形等。在这里我们考虑的计算模型和算法的描述时,他们的问题是如何 分解、代


表、操纵和在计算机的存储。我们用数字数据这个词来描述技术,方法和算法的 时候,他


们所关注的方程的计算公式和数字的定量评价。



一个算法是一个解决方案实施过程中使用的模型。它不是一个模式,它也并不一定

< p>
是数值。并不是每一个模型有一个与它相关联的算法;有可能根本不是一个算法来实现模

< p>
型。通过数值模拟并不一定能解决的方程可以直接的构成数学模型。推进和整合的话可能

< p>
会使这个词在更为恰当的范围内,而不是一个模拟。由于一般反应流问题发生在不同的时

< p>
间,我们解决了模型设定的时间依赖性,反应的


Navier-Stoke s


方程的数学以设置离散的代


数方程被转化为一个计算模式而整 体推进。代数这一套方程是来自数学模型微分方程原设


置的部分。算法取代了各种数学计 算,其相互作用,从而成为底层物理现象。



An Overview of Numerical Simulation


Reactive


flows



include


a


broad


range


of


phenomena,


such


as


flames,


detonations,


chemical


lasers,


the


earth


?


s


atmosphere,


stars


and


supernovae,


and


perhaps


even


the


elementary


particle


interactions


in


the


very


early


stages


of


the


universe.


There


are


striking


physical


differences


among


these


flows,


even


though


the


general


forms


of


the


underlying


equations


are


all


quite


similar.


Therefore,


considerations


and


procedures


for


constructing


numerical


models


of


these


systems are also similar. The obvious and major differences are in the scales of the phenomena,


the input data, the mathematical approximations that arise in representing different contributing


physical processes, and the strength of the coupling among these processes.




For


example,


in


flames


and


detonations,


there


is


a


close


coupling


among


the


chemical


reactions, subsequent heat release, and the fluid dynamics, so that all of the processes must be


considered simultaneously. In the earth


?


s upper atmosphere, which is a weakly ionized plasma in


a background neutral wind, the chemical reactions among ionized gases and the fluid dynamics


are weakly coupled. These reactions take place in the background provided by the neutral


gas


motions. The sun


?


s atmosphere is highly ionized, with reactions among photons, elections, and


ionized and neutral atomic species, all in the presence of strong electromagnetic fields. A Type la


supernova creates the heavier elements in the periodic table through a series of strongly coupled


thermonuclear reactions that occur in nuclear flames and detonations. The types of reactions, the


major


physical


processes,


and


the


degree


and


type


of


coupling


among


the


processes


vary


substantially in these systems. Sometimes reactions are essentially decoupled from the fluid flow,


sometimes radiation is important, and sometimes diffusive transport effects are important. These


very different systems, however, are generally all dynamic and unsteady.


Some Comments on Terminology


The


words


model,


simulation,


algorithm,


numerical,


and


computational


are


used


repeatedly


in


this


book.


Even


though


these


words


seem


easy


enough


to


understand


and


use


in


ordinary


conversation, their technical use is confused and imprecise. To different individuals and research


communities,


these


words


have


different


and


sometimes


overlapping


meanings.


To


attack


this


technical



Tower of Babel



by proposing rigid definitions would only add more confusion. Here,


instead, we discuss some of the nuances of key terms used in this book, and then try to use the

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