用于数据压缩流体模拟的张量网络格子玻尔兹曼方法

《COMPUTER METHODS IN APPLIED MECHANICS AND ENGINEERING》：Tensor network lattice Boltzmann method for data-compressed fluid simulations

　　

卢卡斯·格罗斯（Lukas Gross）|埃利·蒙泽（Elie Mounzer）|大卫·M·瓦夫津尼亚克（David M. Wawrzyniak）|约瑟夫·M·温特（Josef M. Winter）|尼古劳斯·A·亚当斯（Nikolaus A. Adams）

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  提出了一种采用矩阵乘积态（MPS-LBM）的新型张量网络格子玻尔兹曼方法。
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  张量网络数据压缩技术能够将自由度降低两个数量级以上。
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  该方法能够高效地处理复杂三维几何形状中的流体动力学问题。
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  即使在较高的压缩率下，也能保持高精度。
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  三维案例的模拟证明了该方法的广泛应用性。