초록
MLFMM 알고리듬을 큰 산란체 문제에 적용하는 경우, transfer 함수의 계산이 최종 결과의 정확도에 큰 영향을 준다. 수치 과정 중 단위원 위에서 계산되는 적분의 정확도는 샘플링 수에 영향을 크게 받는다. 샘플링 수를 늘리면, 메모리와 계산시간도 같이 늘어나, 정확도가 유지되는 최소의 샘플링 수가 중요하다. 이는 산란체의 크기와 관련이 있어, 수치적으로 최적의 샘플링 수에 관한 오버샘플링 비율을 구하고, 대규모 산란체에서 검증한다.
When applying the MLFMM algorithm to a large scattering problem, the accuracy of the calculation of the transfer function has a crucial effect on the final simulation results. The numerical accuracy for the double integral on the unit sphere is strongly dependent on the sampling number. With an increasing the sampling points, the overall required memory and running time of the MLFMM simulation also increases. Hence, an optimal over-sampling rate for the number of the sampling points is numerically obtained, which is verified for a real large scattering problem.