Solving the neutron transport equation with certified error control
Analyse numérique - Equations aux dérivées partielles
In this talk, we present a new approach to the numerical solution of radiative transfer equations with certified a posteriori error bounds. We formulate a fixed-point iteration in a suitable, infinite dimensional function space that is guaranteed to converge with a fixed error reduction per step. The numerical scheme is then based on approximately realizing this outer iteration within dynamically updated accuracy tolerances that still ensure convergence to the exact solution. To guarantee that these error tolerances are met, we employ rigorous a posteriori error bounds based on a Discontinuous Petrov–Galerkin (DPG) scheme. These a posteriori bounds are also used to generate adapted angular dependent spatial meshes to signifiicantly reduce overall computational complexity. The scheme also requires the evaluation of the global scattering operator at increasing accuracy at every iteration and its computation is accelerated through low-rank approximation and matrix compression techniques. We will illustrate the theoretical findings with numerical experiments involving non-trivial scattering kernels.
- Accueil
- Annuaire
- Equipes
- Evènements
- Congrès
- Invités
- Séminaires, Groupes de Travail et Colloquium
- Séminaires
- Analyse Complexe et Equations Différentielles
- Analyse Fonctionnelle
- Analyse Numérique et Equations Aux Dérivées Partielles
- Arithmétique
- Formes Automorphes
- Géométrie Algébrique
- Géométrie des espaces singuliers
- Géométrie Dynamique
- Histoire des Mathématiques
- Physique Mathématique
- Probabilités et Statistique
- Singularités et Applications
- Théorie Analytique et Analyse Harmonique
- Topologie
- Colloquium
- Groupes de Travail
- Analyse harmonique et théorie analytique
- Autour des fractales
- Calcul de Malliavin et processus fractionnaires
- Déformations des singularités de surfaces
- Equations aux dérivées partielles
- Extraction du signal
- Fondements mathématiques du deep learning
- Géométrie Non-Archimédienne
- Géométrie Stochastique
- Idéaux de Hodge
- Leçons d'Analyse
- Matrices Aléatoires
- Probabilités
- Statistique et Grande Dimension
- Systèmes Dynamiques
- Topologie
- W-algèbres
- Doctorants et Post-doctorants
- Séminaires
- Soutenances
- Anciens Séminaires et Groupes de Travail
- Formation par la Recherche
- Laboratoire
- Liens utiles
- Projets
- Recrutements
- Services