公司研究生在物理数学领域国际TOP期刊《Computer Physics Communications》上发表最新研究成果

粒子网格云模拟（Particle-In-Cell，PIC）作为有效模拟带电粒子与电磁场之间动态行为的动力学模拟方法，已在等离子体物理、高能量密度物理和强场物理等领域研究中得到广泛应用。PIC方法的基本思想是将粒子和场信息插入到网格中，然后通过求解洛伦兹方程和麦克斯韦方程组来模拟粒子的演化过程。但是当模拟的时空尺度较大时（例如大量粒子电离或级联对产生），粒子数目呈指数级增长，导致计算机模拟时间和内存消耗显著增加。粒子融合和劈裂技术是提高PIC模拟效率、降低内存消耗的一种重要途径，近年来受到了学界的广泛关注。然而，它在稳定性、准确性和守恒性等问题上面临诸多挑战。

图1DPMSA的实施过程

最近，威廉希尔罗文教授团队与国防科技大学理学院余同普教授团队联合提出了一种动态粒子融合和劈裂算法（Dynamical Particle Merging and Splitting Algorithm, DPMSA）。该算法针对不同密度区域的宏观粒子，由Minkowski度量函数对其进行划分，得到区域宏观粒子簇。通过动态改变粒子簇的数量来实现宏观粒子的动态融合和劈裂，从而在不改变系统物理描述的情况下减少宏观粒子的数量。研究团队比较了DPMSA在三种经典等离子体情况下的性能：双流不稳定性，QED级联和磁簇射。研究结果表明：DPMSA在不改变原有物理现象的前提下，显著降低了计算时间和内存消耗情况，有望进一步提升大规模粒子模拟的运算效率。

图2不同时刻下双流不稳定性的相空间分布对比

上述研究工作以“A dynamical particle merging and splitting algorithm for Particle-In-Cell simulations”（一种动态的粒子融合和劈裂算法用于粒子网格云模拟）为题发表在物理数学领域的Top期刊Computer Physics Communications上（中科院二区，IF 6.3）。该工作得到了审稿人的高度认可：“The DPMSA's performance and reliability are convincingly demonstrated, especially in its ability to reduce the count of macro particles while being in agreement with the physical properties of the system in reference simulations.（DPMSA的性能和可靠性得到了令人信服的证明，尤其是算法能够减少宏观粒子的数量，同时与参考模拟中系统的物理特性保持一致）”。

图3CPU运行时间和内存消耗情况对比（a）QED级联模拟（b）磁簇射模拟

威廉希尔硕士研究生董乾为论文的第一作者，罗文教授和余同普教授为论文的共同通信作者。上述研究工作得到了国家重点研究发展计划（资助号：2022YFA1603300）、国家自然科学基金（资助号：12101608,12275356，U2230208,U2230133）、湖南省自然科学基金（资助号：2021JJ40657）、湖南省研究生创新基金（资助号：CX20220034），国防科技大学研究项目（资助号：ZK20-36）和衡阳市科技项目（资助号：202150054076）的资助。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.cpc.2023.108913