Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:2504.04929

帮助 | 高级搜索

数学 > 数值分析

arXiv:2504.04929 (math)
[提交于 2025年4月7日 ]

标题: 作为Hamilton系统的线性化Vlasov-Maxwell系统

标题: The Linearized Vlasov-Maxwell System as a Hamiltonian System

Authors:Dominik Bell, Martin Campos Pinto, Stefan Possanner, Eric Sonnendrücker
摘要: 我们提出了一个用于线性化Vlasov-Maxwell系统的哈密顿表述,该系统具有麦克斯韦背景分布函数。 我们在连续级别上讨论了模型的几何特性,以及如何在GEMPIC框架下离散化该模型[1]。 此方法使我们能够在半离散水平上保留系统的结构。 为了在时间上整合模型,我们采用了泊松分裂,并讨论了如何分别积分每个子系统。 我们通过控制变量法来减少噪声,将模型与完整的Vlasov-Maxwell模型进行测试;所选的两个测试案例分别是弱朗道阻尼和伯恩斯坦波。 这两个测试案例在短时模拟中表现出相同的物理特性,但由于其几何构造,我们的模型在长时间稳定性及能量守恒方面表现更佳。 该模型已在开源Python库STRUPHY中实现[2, 3]。
摘要: We present a Hamiltonian formulation for the linearized Vlasov-Maxwell system with a Maxwellian background distribution function. We discuss the geometric properties of the model at the continuous level, and how to discretize the model in the GEMPIC framework [1]. This method allows us to keep the structure of the system at the semi-discrete level. To integrate the model in time, we employ a Poisson splitting and discuss how to integrate each subsystem separately. We test the model against the full Vlasov-Maxwell model with a control variate method for noise reduction; the two chosen test-cases are the weak Landau damping and the Bernstein waves. Both test-cases exhibit the same physical properties for short simulations but our model enjoys better long-time stability and energy conservation due to its geometric construction. The model is implemented in the open-source Python library STRUPHY [2, 3].
主题: 数值分析 (math.NA)
引用方式: arXiv:2504.04929 [math.NA]
  (或者 arXiv:2504.04929v1 [math.NA] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.04929
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Dominik Bell [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 4 月 7 日 11:13:36 UTC (7,696 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
math.NA
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-04
切换浏览方式为:
cs
cs.NA
math

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号