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为提高传统光滑粒子动力学(SPH)方法求解高维非线性薛定谔(nonlinear Schr?dinger/Gross-Pitaevskii equation, NLS/GP)方程的数值精度和计算效率,本文首先基于高阶时间分裂思想将非线性薛定谔方程分解成线性导数项和非线性项,其次拓展一阶对称SPH方法对复数域上线性导数部分进行显式求解,最后引入MPI并行技术,结合边界施加虚粒子方法给出一种能够准确、高效地求解高维NLS/GP方程的高阶分裂修正并行SPH方法.数值模拟中,首先对带有周期性和Dirichlet边界条件的NLS方程进行求解,并与解析解做对比,准确地得到了周期边界下孤立波的奇异性,且对提出方法的数值精度、收敛速度和计算效率进行了分析;随后,运用给出的高阶分裂粒子方法对复杂二维和三维NLS/GP问题进行了数值预测,并与其他数值结果进行比较,准确地展现了非线性孤立波传播中的奇异现象和玻色-爱因斯坦凝聚态中带外旋转项的量子涡旋变化过程. 相似文献
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为数值求解描述不同物质间相位分离现象的高阶非线性Cahn-Hilliard(C-H)方程,发展了一种基于局部加密纯无网格有限点集法(local refinement finite pointset method,LR-FPM).其构造过程为:1)将C-H方程中四阶导数降阶为两个二阶导数,连续应用基于Taylor展开和加权最小二乘法的FPM离散空间导数;2)对区域进行局部加密和采用五次样条核函数以提高数值精度;3)局部线性方程组求解中准确施加含高阶导数Neumann边值条件.随后,运用LR-FPM求解有解析解的一维/二维C-H方程,分析粒子均匀分布/非均匀分布以及局部粒子加密情况的误差和收敛阶,展示了LR-FPM较网格类算法在非均匀布点情况下的优点.最后,采用LR-FPM对无解析解的一维/二维C-H方程进行了数值预测,并与有限差分结果相比较.数值结果表明,LR-FPM方法具有较高的数值精度和收敛阶,比有限差分法更易数值实现,能够准确展现不同类型材料间相位分离非线性扩散现象随时间的演化过程. 相似文献
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从立方抛物线的特性谈起,用较初浅的方法,借助于雅可比椭圆函数求椭圆方程的解,说明一类非线性波方程可用行波法求解析解.求得了许多非线性波的重要性质,特别是求得孤立波解.举KdV方程、正弦-Gordon方程(SG方程)、非线性薛定谔方程(NLS)及mKdV方程为典型实例. 相似文献
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讨论一维和二维非线性Schr(o)dinger (NLS)方程的数值求解.基于扩散广义黎曼问题的数值流量,构造一种直接间断Galerkin方法(DDG)求解非线性Schr(o)dinger方程.证明该方法L2稳定性,并说明DDG格式是一种守恒的数值格式.对一维NLS方程的计算表明,DDG格式能够模拟各种孤立子形态,而且可以保持长时间的高精度.二维NLS方程的数值结果显示该方法的高精度和捕捉大梯度的能力. 相似文献
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非线性振动、非线性波与Jacobi椭圆函数 总被引:13,自引:4,他引:9
介绍用较易懂且简捷的Jacobi椭圆函数解法求非线性振动与非线性波的解析解,并以单摆,达芬(Duffing)振子,KdV方程,正弦戈登(Gordon)方程(SG方程),非线性薛定谔方程(NLS方程)的椭圆函数解,钟形孤立波解,扭结与反扭结波解,呼吸子解,扭结波与反扭结波迎头碰撞及包络型孤立子波解等重要实例,给出了说明. 相似文献
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利用达布变换法(Darboux transformation),解析的研究了生长及耗散波色-爱因斯坦凝聚(BEC)中的怪波.通过降维和无量纲化,将描述BEC的Gross-Pitaevskii (GP)方程转化成一维无量纲非线性薛定谔方程.利用达布变换,得到了一维非线性薛定谔方程的怪波解析解.根据解析结果,数值模拟了生长及耗散BEC中怪波的性质.结果表明,BEC中出现了一种典型的双洞怪波,并且BEC生长会延缓怪波的消失,而BEC的耗散会加速怪波的消失. 相似文献
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数值求解二维Euler方程的有限体积法(如k-exact,WENO重构、紧致重构等),无一例外地要进行耗时的网格单元上的二维重构.然而这些二维重构最后仅用于确定网格单元边界上高斯积分点处的解值,单元上二维重构似乎并非必需的.因此,文章提出用网格边上的一维重构来取代有限体积法中网格单元上的二维重构,分别在一致矩形网格和非结构三角形网格上发展了基于网格边重构的求解二维Euler方程的新方法,称为降维重构算法.数值算例表明该算法可以计算有强激波的无黏流动问题,且有较高的计算效率. 相似文献
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《物理学报》2020,(1)
本文研究了四阶色散非线性薛定谔方程的明暗孤立波和怪波的形成机制,该模型既可以模拟高速光纤传输系统中超短脉冲的非线性传输和相互作用,又可以描述具有八极与偶极相互作用的一维海森堡铁磁链的非线性自旋激发现象.本文首先通过对四阶色散非线性薛定谔方程的相平面分析,发现由其约化得到的二维平面自治系统具有同宿轨道和异宿轨道,并在相应条件下求得了方程的明孤立波解和暗孤立波解,从而揭示了同异宿轨道和孤立波解的对应关系;其次,基于非零背景平面上的精确一阶呼吸子解,给出了呼吸子的群速度和相速度的显式表达式,进而分析得出呼吸子的速度存在跳跃现象.最后,为了验证在跳跃点处呼吸子可以转化为怪波,将呼吸子解在速度跳跃条件下取极限获得了一阶怪波解,从而证实怪波的产生与呼吸子速度的不连续性有关. 相似文献
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利用分离变量法,研究了(2+1)维非线性薛定谔(NLS)方程的局域结构.由于在B?cklund变换和变量分离步骤中引入了作为种子解的任意函数,得到了NLS方程丰富的局域结构.合适地选择任意函数,局域解可以是dromion,环孤子,呼吸子和瞬子.dromion解不仅可以存在于直线孤子的交叉点上,也可以存在于曲线孤子的最近邻点上.呼吸子在幅度和形状上都进行了呼吸
关键词:
非线性薛定谔方程
分离变量法
孤子结构 相似文献
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非线性理论是解决地学问题的重要手段, 充分认识非线性波动特征有助于解释实际观测资料中的一些特殊地震现象. 本文基于Hokstad改造的非线性本构方程, 利用交错网格有限差分法实现了固体介质中一维非线性地震波数值模拟; 采用通量校正传输方法消除非线性数值模拟中波形振荡, 提高模拟精度. 通过与解析解的对比验证了模拟结果的正确性. 研究结果显示了非线性系数对地震波的传播有重要影响, 并且当取适当的非线性和频散系数时, 地震波表现出孤立波的传播特性. 最后分析了不同的非线性地震波在固体介质中的传播演化特征. 相似文献
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基于自聚焦的非线性薛定谔方程,研究了自陡峭效应和自频移效应对Peregrine怪波(PS)、Akhmediev呼吸子(AB)和Kuznetsov-Ma孤子(KMS)传输特性的影响。数值模拟结果表明:这两种效应使三种有限背景解分裂加快,相邻最大压缩脉冲间的距离减小,脉冲中心发生偏移,且参数越大,分裂得越早,脉冲中心偏移量越大。 相似文献
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我们提出了二维自相似变换理论,以聚焦的(2+1)维NLS方程(数学称为抛物型的非线性微分方程)为模型,构建了它被转变为聚焦的(1+1)维NLS方程的二维自相似变换,深入研究了它的空间怪波激发,发现除了(1+1)维NLS方程的Peregrine孤子、高阶怪波和多怪波诱导的线怪波所具有的短寿命特征外,由Akhmediev呼吸子(AB)和Kuznetsov-Ma孤子(KMS)诱导的线怪波也具有这种短寿命特征.这与由亮孤子(包括多孤子)诱导的空间相干结构保持形状和幅值不变的演化特征完全不同.通过图示展现了本文例举的各类线怪波的演化规律.本文揭示的线怪波激发新机制,有助于提升对高维非线性波动模型的相干结构的新认识. 相似文献
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通过数值求解一维非线性薛定谔方程,研究了圆偏振入射激光脉冲在初始密度范围为1/4到略低于1倍临界密度的等离子体中的自压缩和分裂现象. 提高等离子体密度和入射激光强度以及减小脉冲宽度可以在更短的传输距离获得有效的激光脉冲压缩,压缩后的脉冲半高宽度可达到初始脉冲半高宽度的1/35,甚至更小. 这种压缩是激光脉冲在等离子体中形成高阶孤子的过程中产生的,可以获得比在稀薄等离子体中更好的压缩比例. 数值计算的结果给出了该情况下激光脉冲在等离子体中自压缩后形成的高阶孤子分裂. 利用一维粒子数值模拟程序(particle-in-cell,PIC)也观察到了脉冲的压缩和分裂现象,得到了与数值计算一致的结果.
关键词:
非线性薛定谔方程
自压缩
脉冲分裂
粒子模拟 相似文献
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本文从Taylor级数展开式出发,推导出了交错网格一阶空间导数的任意偶数阶精度展开式和相应差分系数计算式;从本构方程和运动方程推导出了BISQ模型双相介质一阶双曲型应力-速度弹性波方程交错网格任意偶数阶精度差分格式以及推导出二维双相各向同性介质完全吸收层边界条件公式和相应的高阶交错网格差分格式。通过数值模拟研究表明,该方法边界吸收效果好,稳定性好,能够高精度模拟双相介质中地震弹性波场,且计算效率也高。 相似文献
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近年来,物理信息神经网络(PINNs)因其仅通过少量数据就能快速获得高精度的数据驱动解而受到越来越多的关注.然而,尽管该模型在部分非线性问题中有着很好的结果,但它还是有一些不足的地方,如它的不平衡的反向传播梯度计算导致模型训练期间梯度值剧烈振荡,这容易导致预测精度不稳定.基于此,本文通过梯度统计平衡了模型训练期间损失函数中不同项之间的相互作用,提出了一种梯度优化物理信息神经网络(GOPINNs),该网络结构对梯度波动更具鲁棒性.然后以Camassa-Holm(CH)方程、导数非线性薛定谔方程为例,利用GOPINNs模拟了CH方程的peakon解和导数非线性薛定谔方程的有理波解、怪波解.数值结果表明,GOPINNs可以有效地平滑计算过程中损失函数的梯度,并获得了比原始PINNs精度更高的解.总之,本文的工作为优化神经网络的学习性能提供了新的见解,并在求解复杂的CH方程和导数非线性薛定谔方程时用时更少,节约了超过三分之一的时间,并且将预测精度提高了将近10倍. 相似文献