报告时间：9月13日15:00-15:45
　　报告地点：仰仪北楼222
　　报告人：许爱国教授 北京应用物理与计算数学研究所研究员；北京大学工学院兼职教授；中国工程物理研究院力学与工程学科物理力学专家组成员，博士生导师；南京理工大学兼职博士生导师；中国交叉科学学会常务理事；邓稼先创新研究中心学术委员会委员；全国统计物理与复杂系统会议学术委员会委员；中国力学大会2017学术委员会委员；《中国科学：物理 力学 天文学》“多尺度复杂系统物理建模与模拟”专辑客座编辑。1998年6月于中国工程物理研究院研究生院获博士学位，导师为陈式刚院士；1998年7月- 2006年4月，先后工作于北京师范大学、韩国首尔大学、意大利巴里大学、日本京都大学。目前主要研究方向为：复杂介质动态响应过程中的微细观结构与非平衡行为研究。主要建模与模拟工具包括DBM、LBM、物质点、位错动力学、分子动力学等。
　　摘要： 物理建模与算法设计是数值实验研究中缺一不可的两个环节。物理建模层面的误差是无法通过算法精度提高来弥补的。本报告从物理学角度思考各种不同尺度、不同粗粒化程度物理建模之间的区别与互补。宏观流动层面的非平衡(HNE, Hydrodynamic Non-Equilibrium) 通常使用对应质量守恒、动量守恒和能量守恒的流体动力学方程组(Hydrodynamic equations)来描述。流体动力学模型的物理精度在很大程度上取决于本构关系的合理程度。非线性本构关系动理学机理的理解要求研究与宏观流动关系最密切的热动非平衡(TNE, Thermodynamic Non-Equilibrium)行为。
　　（1）从数学建模角度来看，离散Boltzmann模型(DBM, Discrete Boltzmann Model)与传统流体模型的典型差异就是使用离散Boltzmann方程取代原来的Navier-Stokes(NS)方程；但从物理建模角度来看，这一取代是有“增益”的：一个DBM相当于一个连续流体模型外加一个相关热动非平衡行为的粗粒化模型；该连续流体模型可以是也可以超越NS。　　
　　（2）在非平衡复杂流动过程描述方面，DBM具有一定程度的跨尺度自适应性；在编程方面，DBM比连续介质模型的离散求解要方便。
　　（3）通过DBM，可以方便地研究复杂流动过程中引起熵增的主要机制及其相对重要性。
　　（4）DBM所提供的非平衡行为特征已经用于目标区域真实分布函数主要特征的恢复、系统内各种不同界面的物理甄别与追踪技术设计、相变动理学过程中划分“亚稳相分解”和“相畴融合增长”两个阶段的物理判据，用于区别普通流体与等离子体中的激波，协助理解流体界面不稳定性中的各类关联与可压效应，等等。
　　（5）除了更准确地刻画复杂流动过程中的非平衡行为特征，DBM所获认识可以直接推动相应物理系统宏观模型的改进。

计测学院
2017年9月11日