基于数据驱动的低保真模型在等保真蒙特卡罗采样中的等离子体微湍流分析
摘要：通过基于数据驱动的低保真模型来处理高计算成本的陀螺运动模拟以及大量参数的问题。使用敏感度驱动的维度自适应稀疏网格插值来高效构建低保真模型，利用底层问题的结构，如低内在维度和随机输入的各向异性耦合。将该方法应用于具有多达14个随机参数的等离子体湍流问题，并说明其相对于标准蒙特卡洛方法的效率提高了四个数量级。在单核性能方面，运行时间从约八天减少到在240个核心的并行计算机上的一小时左右。
作者：Julia Konrad, Ionut-Gabriel Farcas, Benjamin Peherstorfer, Alessandro Di Siena, Frank Jenko, Tobias Neckel and Hans-Joachim Bungartz
论文ID：2103.07539
分类：Computational Physics
分类简称：physics.comp-ph
提交时间：2021-12-24