检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]西安电子科技大学电子工程学院,西安710071
出 处:《微波学报》2012年第S2期1-5,共5页Journal of Microwaves
基 金:自然科学基金项目(61072019);中央高校基本业务费项目(JY10000902002;K50510020017);天线与微波重点实验室基金项目(9140C070502110C0702);国家863资助项目(2012AA01A308)
摘 要:本文使用自适应交叉近似算法(Adaptive Across Approximation)加速时域积分方程的求解,从而达到降低内存使用量和缩短计算时间的目的。众所周知,基于时间步进(Marching-On-in-Time)的时域积分方程的解会在时间轴后半部分出现明显的震荡现象,造成解的不稳定。阶数步进(Marching-On-in-Degree)是解决这一问题的有效途径。因此,本文首先采用MOD方法求解时域积分方程,从而得到一个时间轴上稳定的解;其次,由于时域矩量法产生的大规模稠密矩阵,其求解势必对内存以及硬件资源有着较高的要求。ACA算法是一种纯数学加速方法,本文将它应用于时域积分方程的求解过程中,有效地降低了资源需求。最后,通过算例验证了本文方法的有效性和可行性。本文使用自适应交叉近似算法(Adaptive Across Approximation)加速时域积分方程的求解,从而达到降低内存使用量和缩短计算时间的目的。众所周知,基于时间步进(Marching-On-in-Time)的时域积分方程的解会在时间轴后半部分出现明显的震荡现象,造成解的不稳定。阶数步进(Marching-On-in-Degree)是解决这一问题的有效途径。因此,本文首先采用MOD方法求解时域积分方程,从而得到一个时间轴上稳定的解;其次,由于时域矩量法产生的大规模稠密矩阵,其求解势必对内存以及硬件资源有着较高的要求。ACA算法是一种纯数学加速方法,本文将它应用于时域积分方程的求解过程中,有效地降低了资源需求。最后,通过算例验证了本文方法的有效性和可行性。
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