Collaborative ITR: Rigorous Techniques in Computational Problems with Distributed Adaptive Mesh Refinement

协作 ITR:分布式自适应网格细化计算问题的严格技术

基本信息

  • 批准号:
    0326311
  • 负责人:
  • 金额:
    --
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2003
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2003-09-01 至 2009-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

This ITR-Medium project will combine expertise in applied mathematics, numerical relativity, computer science, and astrophysics to develop techniques needed to simulate realistic strong-gravitational-field astrophysical systems. To this end, a driver-problem is chosen that involves solving the equations of Einstein's theory of general relativity coupled to electromagnetism and hydrodynamics to describe phenomena such as black hole formation and the accretion of matter around a black hole. Such efforts have historically encountered a number of difficulties, and therefore a number of advanced techniques will be brought to bear upon these problems.Maintaining stability in such evolutions will be studied using properties of hyperbolic equations, and numerical techniques will be developed to take advantage of useful analytical properties. At the same time, development of distributed adaptive mesh refinement will allow for the most efficient use of computational power.A wide range of physical phenomena are modeled by these and similar equations, and thus the techniques and developments studied here should be applicable to a wide range of problems. The physical situations under study attract much interest, and better models of their dynamics willbenefit, in particular, the analysis involved in the LIGO project to detect gravitational waves. This project also will train scientists in these methods as well as publicize them with papers and conferences.
这个ITR中等项目将在应用数学,数值相对论,计算机科学和天体物理学方面结合专业知识,以开发模拟现实的强烈野外天体物理系统所需的技术。为此,选择了一个驱动程序问题,涉及求解爱因斯坦的一般相对论理论的方程,该理论与电磁和流体动力学结合,以描述诸如黑洞形成和黑洞周围物质的积聚等现象。从历史上看,这种努力遇到了许多困难,因此将在这些问题上带来许多先进的技术。将使用双曲线方程的属性来研究这种发展中的稳定性,并开发数值技术以利用有用的分析属性。同时,分布式自适应网格改进的开发将允许最有效地利用计算能力。通过这些和相似方程式建模了广泛的物理现象,因此这里研究的技术和发展应适用于广泛的问题。 研究的身体情况引起了很多兴趣,更好的动态模型将尤其是Ligo项目中涉及的分析以检测引力波。该项目还将在这些方法中培训科学家,并通过论文和会议来宣传它们。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Luis Lehner其他文献

Nonlinear studies of modifications to general relativity: Comparing different approaches
广义相对论修正的非线性研究:比较不同的方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2024
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Maxence Corman;Luis Lehner;W. East;G. Dideron
  • 通讯作者:
    G. Dideron
Self-Consistent Modeling of Gravitational Theories beyond General Relativity.
超越广义相对论的引力理论的自洽模型。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    8.6
  • 作者:
    Ramiro Cayuso;Pau Figueras;Tiago França;Luis Lehner
  • 通讯作者:
    Luis Lehner
Grazing Collisions of Black Holes via the Excision of Singularities
通过奇点切除的黑洞掠碰撞
  • DOI:
  • 发表时间:
    2000
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Steve Brandt;Randall Correll;R. Gómez;Mijan Huq;Pablo Laguna;Luis Lehner;P. Marronetti;R. Matzner;D. Neilsen;Jorge A. Pullin;E. Schnetter;Deirdre Shoemaker;J. Winicour
  • 通讯作者:
    J. Winicour

Luis Lehner的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Luis Lehner', 18)}}的其他基金

Collaborative Research: Simulation Neutron Star-Black Hole Inspirals. From Binaries to Accretion and Jets
合作研究:模拟中子星-黑洞螺旋。
  • 批准号:
    0653369
  • 财政年份:
    2007
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Standard Grant
Theoretical and Numerical investigations in classical and quantum gravity
经典和量子引力的理论和数值研究
  • 批准号:
    0554793
  • 财政年份:
    2006
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Standard Grant
Travel support for School/Conference at International Center for Theoretical Physics
国际理论物理中心学校/会议的差旅支持
  • 批准号:
    0330776
  • 财政年份:
    2003
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Standard Grant
US-Germany Cooperative Research: On Some Fundamental Issues in the Initial Boundary Value Problem of GR
美德合作研究:GR初始边值问题的一些基本问题
  • 批准号:
    0307290
  • 财政年份:
    2003
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Standard Grant
Dynamics of Compact Objects and Gravitational Wave Simulations
致密物体动力学和引力波模拟
  • 批准号:
    0244699
  • 财政年份:
    2003
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Continuing Grant
US-South Africa Cooperative Research: Characteristic Evolution of Black Hole-Star Binary Systems
美国-南非合作研究:黑洞-恒星双星系统的特征演化
  • 批准号:
    0242507
  • 财政年份:
    2003
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Standard Grant

相似国自然基金

IL-35分泌型抑制细胞(iTr35)的分化发育及功能学研究
  • 批准号:
    82173109
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    55.00 万元
  • 项目类别:
    面上项目
IL-35分泌型抑制细胞(iTr35)的分化发育及功能学研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    55 万元
  • 项目类别:
小麦MATE转运蛋白基因ITR参与株型调控的分子机制研究
  • 批准号:
    32001497
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    24 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
以iTr35为基础联合Tr1调节系统性硬化症中炎症反应和纤维化病变的作用机制研究
  • 批准号:
    82060300
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    33 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
IL-35/iTr35细胞调控哮喘炎症亚型的分子机制研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    55 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似海外基金

ITR: Collaborative Research: New Directions in Predictive Learning: Rigorous Learning Machines
ITR:协作研究:预测学习的新方向:严格的学习机器
  • 批准号:
    0325398
  • 财政年份:
    2003
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Continuing Grant
ITR: Collaborative Research: New Directions in Predictive Learning: Rigorous Learning Machines
ITR:协作研究:预测学习的新方向:严格的学习机器
  • 批准号:
    0324999
  • 财政年份:
    2003
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Collaborative ITR: Rigorous Techniques in Computational Problems with Distributed Adaptive Mesh Refinement
协作 ITR:分布式自适应网格细化计算问题的严格技术
  • 批准号:
    0326378
  • 财政年份:
    2003
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Collaborative ITR: Rigorous Techniques in Computational Problems with Distributed Adaptive Mesh Refinement
协作 ITR:分布式自适应网格细化计算问题的严格技术
  • 批准号:
    0325224
  • 财政年份:
    2003
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Continuing Grant
ITR: Collaborative Research: New Directions in Predictive Learning: Rigorous Learning Machines
ITR:协作研究:预测学习的新方向:严格的学习机器
  • 批准号:
    0325463
  • 财政年份:
    2003
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Continuing Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了