Verteilungsfunktion basierend auf das MCM Bild

Storyboard

ID:(1154, 0)

Lattice Boltzmann Method

Beschreibung

Das Problem mit Makro-Skalensystemen, die auf mikroskopischen Phänomenen basieren, ist das

- makroskopische Modelle sind zu einfach, um die Dynamik korrekt wiederzugeben

- mikroskopische Modelle zur Beschreibung der makroskopischen Wirklichkeit können nicht analytisch gelöst werden und numerische Lösungen sind schwerfällig (= erfordern viel rechnerische Ressourcen)

Die Boltzmann-Gittermethode sucht einen Zwischenpfad. Es basiert auf der Boltzmann-Transportgleichung, rettet den mikroskopischen Teil über den Kollisionstermin und implementiert eine vereinfachte Struktur zur Berechnung der makroskopischen Ergebnisse. Wir sprechen von einem mesoskopischen Ansatz wo wir nach Bedarf die mikroskopische Anstrengung reduzieren können, indem wir die Genauigkeit verlieren, aber Ressourcen sparen oder die Genauigkeit verbessern, indem wir mehr Ressourcen investieren.

ID:(8488, 0)

Position und Impulsverteilung

Beschreibung

Die Verteilungsfunktion muss alle Teilchen berücksichtigen, sowohl primäre als auch sekundäre. Es sollte die Tatsache widerspiegeln, dass diese erscheinen oder zeitlich reduziert werden können.

Für jede Zelle im Raum muss die Energieverteilung und die Richtung, in der sie sich bewegen, enthalten sein. Dies sollte mit der Beschreibung sowohl der räumlichen Variablen (Zellen) und der Raum der Momente erfolgen.

ID:(9149, 0)

Einführung von Verteilungen

Beschreibung

Das Hauptproblem der Monte-Carlo-Methode liegt in der Notwendigkeit, alle möglichen Alternativen mit einer hohen Anzahl von Kombinationen zu kombinieren.

Ein zweiter Ansatz besteht darin, die detaillierten Informationen, die in einem Monte-Carlo-Modell erzeugt werden, in seine Verteilungen umzuwandeln und die entsprechenden zugehörigen Transportgleichungen zu lösen.

Die Verteilungsfunktionen erfordern auch die Einführung einer Gitter oder Zellstruktur zur Beschreibung der Partikel, die in dieser.

ID:(9148, 0)