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A hyperbolicity-preserving stochastic Galerkin approximation for uncertain hyperbolic systems of equations

机译:一个双曲型保持随机Galerkin逼近   不确定双曲方程组

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摘要

Uncertainty Quantification through stochastic spectral methods is rising inpopularity. We derive a modification of the classical stochastic Galerkinmethod, that ensures the hyperbolicity of the underlying hyperbolic system ofpartial differential equations. The modification is done using a suitable"slope" limiter, based on similar ideas in the context of kinetic momentmodels. We apply the resulting modified stochastic Galerkin method to thecompressible Euler equations and the $M_1$ model of radiative transfer. Ournumerical results show that it can compete with other UQ methods like theintrusive polynomial moment method while being computationally inexpensive andeasy to implement.
机译:通过随机频谱方法进行的不确定性量化正在日益普及。我们推导了经典随机Galerkin方法的一个修改,该修改可确保偏微分方程的基础双曲系统的双曲性。基于动力学矩模型的上下文中的相似思想,使用合适的“斜率”限制器来完成修改。我们将所得的改进的随机Galerkin方法应用于可压缩的Euler方程和辐射传递的$ M_1 $模型。数值结果表明,它可以与其他UQ方法(如侵入式多项式矩方法)竞争,同时在计算上不昂贵且易于实现。

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