We apply topological measures of clustering such as percolation and genus curves (PC & GC) and shape statistics to a set of scale free N-body simulations of large scale structure. Both genus and percolation curves evolve with time reflecting growth of non-Gaussianity in the N-body density field. The amplitude of the genus curve decreases with epoch due to non-linear mode coupling, the decrease being more noticeable for spectra with small scale power. Plotted against the filling factor GC shows very little evolution - a surprising result, since the percolation curve shows significant evolution for the same data. Our results indicate that both PC and GC could be used to discriminate between rival models of structure formation and the analysis of CMB maps. Using shape sensitive statistics we find that there is a strong tendency for objects in our simulations to be filament-like, the degree of filamentarity increasing with epoch.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.05a
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pp.476-477
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2013
Gadget-2 is a scientific simulation code has been used for many different types of simulations like, Colliding Galaxies, Cluster Formation and the popular Millennium Simulation. The code is parallelized with Message Passing Interface (MPI) and is written in C language. There is also a Java adaptation of the original code written using MPJ Express called Java Gadget. Java Gadget writes a lot of checkpoint data which may or may not use the HDF-5 file format. Since, HDF-5 is MPI-IO compliant, we can use our MPJ-IO library to perform parallel reading and writing of the checkpoint files and improve I/O performance. Additionally, to add reliability to the code execution, we propose the usage of Hadoop Distributed File System (HDFS) for writing the intermediate (checkpoint files) and final data (output files). The current code writes and reads the input, output and checkpoint files sequentially which can easily become bottleneck for large scale simulations. In this paper, we propose Sim-Hadoop, a framework to leverage HDFS and MPJ-IO for improving the I/O performance of Java Gadget code.
The Galaxy and the Large and Small Magellanic Clouds (LMC and SMC respectively) form a triple system of mutually interacting galaxies. We have carried out a set of N-body simulations on the gravitational interaction of the SMC with the Galaxy and the LMC in order to model prominent features such as the Magellanic Stream, the inter-Cloud Bridge, and the large depth of the SMC which are thought to be products of the tidal interactions among the members of this system.
While the current consensus view holds that galaxy mergers are commonplace, it is sometimes speculated that Globular Clusters (GCs) may also have undergone merging events, possibly resulting in massive objects with a strong metallicity spread such as Omega Centauri. Galaxies are mostly far, unresolved systems whose mergers are most likely wet, resulting in observational as well as modeling difficulties, but GCs are resolved into stars that can be used as discrete dynamical tracers, and their mergers might have been dry, therefore easily simulated with an N-body code. It is however difficult to determine the observational parameters best suited to reveal a history of merging based on the positions and kinematics of GC stars, if evidence of merging is at all observable. To overcome this difficulty, we investigate the applicability of supervised and unsupervised machine learning to the automatic reconstruction of the dynamical history of a stellar system. In particular we test whether statistical clustering methods can classify simulated systems into monolithic versus merger products. We run direct N-body simulations of two identical King-model clusters undergoing a head-on collision resulting in a merged system, and other simulations of isolated King models with the same total number of particles as the merged system. After several relaxation times elapse, we extract a sample of snapshots of the sky-projected positions of particles from each simulation at different dynamical times, and we run a variety of clustering and classification algorithms to classify the snapshots into two subsets in a relevant feature space.
Using cosmological N-body simulations we investigate statistical properties of flyby encounters between halos in comparison with mergers. We classify halo pairs into two groups based on the total energy (E12); flybys (E12 > 0) and mergers (E12 < 0). By measuring the flyby and merger fractions, we assess their dependencies on redshift (0 < z < 4), halo mass (10.8 < log Mhalo/Msun < 13.0), and large-scale environment (from field to cluster). We find that the flyby and merger fractions similarly increase with redshift until z = 1, and that the flyby fraction at higher redshift (1 < z < 4) slightly decreases in contrast to the continuously increasing merger fraction. While the merger fraction has little or no dependence on the mass and environment, the flyby fraction correlates negatively with mass and positively with environment. The flyby fraction exceeds the merger fraction in filaments and clusters; even 10 times greater in the densest environment. Our results suggest that the flyby makes a substantial contribution to the observed pair fraction, thus heavily influencing galactic evolution across the cosmic time.
A fair portion of the dream to acquire the solutions to the Navier-Stokes equations has come true through the remarkable development of computers and solution algorithms in recent years. However, it is also true that there still remain serious hurdles in simulating general fluid flows. A few numerical trials to overcome the existing difficulties are introduced. The issues in numerical simulations of high-Reynolds-number flows, flows characterized by complex body geometry, and multi-phase flows, are scrutinized. The future of computational fluid dynamics as a promising tool for flow analyses is illuminated by this review.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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