Artwork

İçerik HackerNoon tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan HackerNoon veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.
Player FM - Podcast Uygulaması
Player FM uygulamasıyla çevrimdışı Player FM !

The Numerical Methods We Used to Study Black Holes

4:08
 
Paylaş
 

Manage episode 417691096 series 3474373
İçerik HackerNoon tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan HackerNoon veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/the-numerical-methods-we-used-to-study-black-holes.
Our numerical scheme utilizes the GRMHD code KHARMA[1], a performance-portable C++ implementation based on iharm3D; iharm3D is itself an extension of HARM.
Check more stories related to science at: https://hackernoon.com/c/science. You can also check exclusive content about #science, #black-hole, #black-hole-physics, #magnetized-bonds, #outer-space, #galactic-nucleus, #researching-outer-space, #black-hole-calculations, and more.
This story was written by: @magnetosphere. Learn more about this writer by checking @magnetosphere's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
Our numerical scheme utilizes the GRMHD code KHARMA[1], a performance-portable C++ implementation based on iharm3D (Prather et al. 2021); iharm3D is itself an extension of HARM, an efficient secondorder conservative finite-volume scheme for solving MHD equations on Eulerian meshes in stationary curved space-times (Gammie et al. 2003). KHARMA offers a more flexible, portable, and scalable implementation suitable for multiple uses, by leveraging the Parthenon Adaptive Mesh Refinement Framework and the Kokkos programming model (Grete et al. 2023; Trott et al. 2022).

  continue reading

102 bölüm

Artwork
iconPaylaş
 
Manage episode 417691096 series 3474373
İçerik HackerNoon tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan HackerNoon veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/the-numerical-methods-we-used-to-study-black-holes.
Our numerical scheme utilizes the GRMHD code KHARMA[1], a performance-portable C++ implementation based on iharm3D; iharm3D is itself an extension of HARM.
Check more stories related to science at: https://hackernoon.com/c/science. You can also check exclusive content about #science, #black-hole, #black-hole-physics, #magnetized-bonds, #outer-space, #galactic-nucleus, #researching-outer-space, #black-hole-calculations, and more.
This story was written by: @magnetosphere. Learn more about this writer by checking @magnetosphere's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
Our numerical scheme utilizes the GRMHD code KHARMA[1], a performance-portable C++ implementation based on iharm3D (Prather et al. 2021); iharm3D is itself an extension of HARM, an efficient secondorder conservative finite-volume scheme for solving MHD equations on Eulerian meshes in stationary curved space-times (Gammie et al. 2003). KHARMA offers a more flexible, portable, and scalable implementation suitable for multiple uses, by leveraging the Parthenon Adaptive Mesh Refinement Framework and the Kokkos programming model (Grete et al. 2023; Trott et al. 2022).

  continue reading

102 bölüm

All episodes

×
 
Loading …

Player FM'e Hoş Geldiniz!

Player FM şu anda sizin için internetteki yüksek kalitedeki podcast'leri arıyor. En iyi podcast uygulaması ve Android, iPhone ve internet üzerinde çalışıyor. Aboneliklerinizi cihazlar arasında eş zamanlamak için üye olun.

 

Hızlı referans rehberi