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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  KAKEN_name
榎本, 剛  KAKEN_name
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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