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 > physics > arXiv:physics/0210035

帮助 | 高级搜索

物理学 > 计算物理

arXiv:physics/0210035 (physics)
[提交于 2002年10月8日 ]

标题: 求解时变麦克斯韦方程的数值方法

标题: Numerical methods for solving the time-dependent Maxwell equations

Authors:H. De Raedt, J.S. Kole, K.F.L. Michielsen, M.T. Figge
摘要: 我们回顾了近期在数值算法方面的一些发展,这些算法用于求解具有空间变化的介电常数和磁导率系统的时变麦克斯韦方程。 我们展示了Suzuki积公式方法可以用来构造一族无条件稳定的算法,传统的Yee算法,以及两种不需要使用交错时间网格的新Yee算法变体。 我们还考虑了一种基于切比雪夫多项式展开的一阶算法,并比较了一阶算法、Yee型算法、交替方向隐式算法和无条件稳定算法的计算效率。 对于主要关注长时间行为的应用,我们发现一阶算法可能比现有的多时间步有限差分时域算法高效几个数量级。
摘要: We review some recent developments in numerical algorithms to solve the time-dependent Maxwell equations for systems with spatially varying permittivity and permeability. We show that the Suzuki product-formula approach can be used to construct a family of unconditionally stable algorithms, the conventional Yee algorithm, and two new variants of the Yee algorithm that do not require the use of the staggered-in-time grid. We also consider a one-step algorithm, based on the Chebyshev polynomial expansion, and compare the computational efficiency of the one-step, the Yee-type, the alternating-direction-implicit, and the unconditionally stable algorithms. For applications where the long-time behavior is of main interest, we find that the one-step algorithm may be orders of magnitude more efficient than present multiple time-step, finite-difference time-domain algorithms.
主题: 计算物理 (physics.comp-ph) ; 光学 (physics.optics)
引用方式: arXiv:physics/0210035 [physics.comp-ph]
  (或者 arXiv:physics/0210035v1 [physics.comp-ph] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.physics/0210035
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Marc Thilo Figge [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2002 年 10 月 8 日 07:36:50 UTC (78 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
physics.comp-ph
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2002-10

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