“偶数节点时,最高 Nyquist 模态对一阶导数需要一致约定,常把其导数系数置零。非线性乘积产生超出原频带的频率,必须检查混叠与去混叠,这是伪谱离散中特有的一步。”
形式陈述
非线性乘积为什么能把不存在的低频制造出来?在
若两个三角多项式的频率范围都是
对只保留
直觉
原网格像只显示钟面刻度的钟。转了一圈的高频与低频落在同一刻度上,采样只看到余数。乘积把频带加宽,旧钟面容纳不下时,就需要先用更多网格点辨认这些频率,再删去不需要的高频。
例子与边界
七点网格上的伪低频
取
因为在七点网格上
补到
实际算法
先把输入 Fourier 系数按频率位置嵌入较长数组,高频补零;逆变换到细网格;逐点相乘;变换回系数;截取原保留带。若 FFT 使用未归一化正变换与带
固定原网格时,另一做法是在相乘前和相乘后都截去最高约三分之一模态。对二次非线性,保留
推论与应用
补零法的变换成本仍为
去混叠修正的是离散乘法,不会恢复本来没有解析的尖峰或间断,也不会修正时间积分误差。可用本页的单模态平方作为回归测试,专门隔离这项错误。
参考资料
- Steven A. Orszag, On the Elimination of Aliasing in Finite-Difference Schemes by Filtering High-Wavenumber Components, Journal of the Atmospheric Sciences 28(6), 1971, p. 1074,
截断的原始频率论证。 - John C. Bowman, How Important is Dealiasing for Turbulence Simulations?, IPAM 讲座幻灯片,2014-09-30;第 6 页重印 Orszag 原文,后续页面讨论离散卷积与去混叠。
- KTH notes, Pseudo-spectral method and aliasing errors, Section 7.2,补零与过滤实现。