Computational Technology for Shell Models of Magnetohydrodynamic Turbulence Constructing

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The paper discusses the computational technology for constructing one type of small-scale magnetohydrodynamic turbulence models – shell models. Any such model is a system of ordinary quadratic nonlinear differential equations with constant coefficients. Each phase variable is interpreted in absolute value as a measure of the intensity of one of the fields of the turbulent system in a certain range of spatial scales (scale shell). The equations of any shell model must have several quadratic invariants, which are analogues of conservation laws in ideal magnetohydrodynamics. The derivation of the model equations consists in obtaining such expressions for constant coefficients for which the predetermined quadratic expressions will indeed be invariants. Derivation of these expressions «manually» is quite cumbersome and the likelihood of errors in formula transformations is high. This is especially true for non-local models in which large-scale shells that are distant in size can interact. The novelty and originality of the work lie in the fact that the authors proposed a computational technology that allows one to automate the process of deriving equations for shell models. The technology was implemented using computer algebra methods, which made it possible to obtain parametric classes of models in which the invariance of given quadratic forms is carried out absolutely accurately – in formula form. The determination of the parameter values in the resulting parametric class of models is further carried out by agreement with the measures of the interaction of shells in the model with the probabilities of their interaction in a real physical system. The idea of the described technology and its implementation belong to the authors. Some of its elements were published by the authors earlier, but in this work, for the first time, its systematic description is given for models with complex phase variables and agreement of measures of interaction of shells with probabilities. There have been no similar works by other authors previously. The technology allows you to quickly and accurately generate equations for new non-local turbulence shell models and can be useful to researchers involved in modeling turbulent systems.

About the authors

G. M Vodinchar

Institute of Cosmophysical Research and Radio Wave Propagation FEB RAS

Email: gvodinchar@ikir.ru
Mirnaya St. 7

L. K Feshchenko

Institute of Cosmophysical Research and Radio Wave Propagation FEB RAS

Email: feshenko.lk@yandex.ru
Mirnaya St. 7

References

  1. Фрик П.Г. Турбулентность: подходы и модели. Москва-Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2010. 332 c.
  2. Ditlevsen P.D. Turbulence and shell models. New York: University Press, 2011. 152 p. doi: 10.1017/CBO9780511919251.
  3. Gibbon J.D., Vincenzi D. How to extract a spectrum from hydrodynamic equations? // Journal of Nonlinear Science. 2022. vol. 32. no. 6. pp. 1–25.
  4. Gurcan D., Xu S., Morel P. Spiral chain models of two-dimensional turbulence // Physical Review E. 2019. vol. 100. no. 4. doi: 10.1103/PhysRevE.100.043113.
  5. Mailybaev A.A. Hidden scale invariance of intermittent turbulence in a shell model // Physical Review Fluids. 2021. vol. 6. no. 1. doi: 10.1103/PhysRevFluids.6.L012601.
  6. Plunian, F., Stepanov R., Frick P. Shell models of magnetohydroodynamic turbulence // Physics Reports. 2013. vol. 523. no. 1. pp. 1–60.
  7. Munoz V., Dominguez M., Riquelme M., Nigro G., Carbone V. Fractality of an mhd shell model for turbulent plasma driven by solar wind data: a review // Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics. 2021. vol. 214. doi: 10.1016/j.jastp.2020.105524.
  8. Chen N., Li Y., Lunasin E. An efficient continuous data assimilation algorithm for the sabra shell model of turbulence // Chaos. 2021. vol. 31. no. 10. doi: 10.1063/5.0057421.
  9. Li L., Liu P., Xing Y., Guo H. Shell models for confined rayleigh–taylor turbulent convection // Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation. 2020. vol. 84. doi: 10.1016/j.cnsns.2020.105204.
  10. Verdini A., Grappin R., Montagud-Camps V. Turbulent heating in the accelerating region using a multishell model // Solar Physics. 2019. vol. 294. doi: 10.1007/s11207-019-1458-y.
  11. Bhadra A., Mishra P.K. Energy spectrum and energy budget of superfluid turbulence using two-fluid shell model // AIP Advances. 2022. vol. 12. no. 2. doi: 10.1063/5.0083847.
  12. Nabil H., Balhamri A., Belafhal A. Propagation of bessel-gaussian shell-model beam through a jet engine exhaust turbulence // Optical and Quantum Electronics. 2022. vol. 54. no. 6. doi: 10.1007/s11082-022-03743-3.
  13. Tropina A.A., Miles R.B. Parametrical study of aero-optical effects using shell models of turbulence // AIAA Science and Technology Forum and Exposition, AIAA SciTech Forum 2022. doi: 10.2514/6.2022-0986.
  14. Inage S. Control parameter optimization for turbulence shell model // Computers and Fluids. 2021. vol. 229. doi: 10.1016/j.compfluid.2021.105084.
  15. Mailybaev A.A. Solvable intermittent shell model of turbulence // Communications in Mathematical Physics. 2021. vol. 388. no. 1. pp. 469–478.
  16. Gurcan O.D. Dynamical network models of the turbulent cascade // Physica D: Nonlinear Phenomena. 2021. vol. 426. doi: 10.1016/j.physd.2021.132983.
  17. Водинчар Г.М., Фещенко Л.К. Автоматизированная генерация каскадных моделей турбулентности методами компьютерной алгебры. // Вычислительные технологии. 2021. Т. 26. № 5. С. 65–80.
  18. Водинчар Г.М., Фещенко Л.К., Подлесный Н.В. Генерация комплексных каскадных моделей турбулентных систем методами компьютерной алгебры // Вестник КРАУНЦ. Физико-математические науки. 2022. Т. 41. № 4. С. 9–31.
  19. Vodinchar G.M., Feshchenko L.K. Computational Technology for the Basis and Coefficients of Geodynamo Spectral Models in the Maple System // Mathematics. 2023. vol. 11(13). doi: 10.3390/math11133000.
  20. Водинчар Г.М., Фещенко Л.К. Применение компьютерной алгебры для составления спектральных моделей кинематического осесимметричного динамо // Вычислительные технологии. 2023. Т. 28. № 2. С. 4–18.
  21. Bright C., Kotsireas I., Ganesh V. Applying computer algebra systems with SAT solvers to the Williamson conjecture // Jour. Symbolic Comp. 2020. vol. 100. pp. 187–209.
  22. Gayoso Martinez, V., Hernandez Encinas, L., Martin Munoz, A., Queiruga Dios, A. Using Free Mathimatical Software in Engineering Classes // Axioms. 2021. vol. 10(4). doi: 10.3390/axioms10040253.
  23. Bazan E.R., Hubert E. Multivariate interpolation: Preserving and exploiting symmetry // Journal of Symbolic Computation. 2021. vol. 107. pp. 1–22.
  24. Conceicao A.C., Pires J.C. Symbolic Computation Applied to Cauchy Type Singular Integrals // Math. Comput. Appl. 2022. vol. 27(1). doi: 10.3390/mca27010003.
  25. Campo-Montalvo E., Fernandez de Sevilla M., Magdalena Benedito J.R., Perez-Diaz S. Some New Symbolic Algorithms for the Computation of Generalized Asymptotes // Symmetry. 2023. vol. 15. no. 1. doi: 10.3390/sym15010069.
  26. Кирсанов М.Н. Математика и программирование в Maple. M.: Ай Пи Ар Медиа, 2020. 160 с.
  27. Wang F.Y. Physics with Maple: The Computer Algebra Resource for Mathematical Methods in Physics. New York: Wiley, 2006. 625 p.
  28. Campanelli L. One-dimensional model of freely decaying two-dimensional turbulence // Journal of the Korean Physical Society. 2022. vol. 80. no. 10. pp. 972–980.
  29. Campanelli L. Dimensional analysis of two-dimensional turbulence // Modern Physics Letters B. 2019. vol. 33. no. 19. doi: 10.1142/S021798491950218X.
  30. Федоряева Т.И. Комбинаторные алгоритмы. Новосибирск: НГУ, 2011. 118 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».