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a65b0p21.pdf | 566.04 kB | Adobe PDF | 見る/開く |
タイトル: | 計算量を削減したRBF離散化手法の性能評価 |
その他のタイトル: | Performance of the Sparse Gaussian RBF Method |
著者: | 小笠原, 宏司 ![]() 榎本, 剛 ![]() |
著者名の別形: | OGASAWARA, Koji ENOMOTO, Takeshi |
キーワード: | 動径基底関数 浅水波モデル 疎行列 radial basis functions shallow water model sparse matrix |
発行日: | Dec-2022 |
出版者: | 京都大学防災研究所 |
誌名: | 京都大学防災研究所年報. B |
巻: | 65 |
号: | B |
開始ページ: | 238 |
終了ページ: | 240 |
抄録: | A sparse interpolation matrix is constructed as the differentiation matrix using Gaussian radial basis functions (RBF). Error convergence and eigenvalue stability analysis are investigated in a test case for shallow water models (SWM) with a local nonlinear zonal geostrophic flow. The convergence study shows that the SWM made with the sparse interpolation matrix is more accurate than made with the RBF-FD (finite-difference) method. The former model is more stable than the latter because the eigenvalues of the former model lie more closely along by the imaginary axis than those of the latter. |
URI: | http://hdl.handle.net/2433/279431 |
関連リンク: | http://www.dpri.kyoto-u.ac.jp/publications/nenpo/ |
出現コレクション: | Vol.65 B |
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