Core Layer

対象ディレクトリ

  • src/kineticEQ/core/states/
  • src/kineticEQ/core/schemes/

states

state_1d.py

State1D1V は BGK1D の主 state であり、以下を保持する。

  • 分布関数: f, f_tmp, f_m
  • 物理格子: x, v, dx, dv
  • マクロ量: n, u, T
  • shared cache: v_col, inv_sqrt_2pi, pos_mask, neg_mask, v_coeff, k0

state_2d2v.py

State2D2V は f, f_new, x, y, vx, vy を保持する。state 自体は構築可能だが、stepper 側の完成度が不足している。

states/registry.py

Model ごとに state builder を切り替える registry である。

  • BGK1D1V -> state_1d.build_state
  • BGK2D2V -> state_2d2v.build_state

schemes registry

core/schemes/registry.py は (model, scheme, backend) をキーに stepper builder を登録する。

現行登録:

  • BGK1D1V / explicit / torch
  • BGK1D1V / explicit / cuda_kernel
  • BGK1D1V / implicit / cpu_kernel
  • BGK1D1V / implicit / cuda_kernel
  • BGK1D1V / holo / cuda_kernel
  • BGK2D2V / explicit / torch（ただし stepper 本体は TODO）

BGK1D explicit

bgk1d_explicit_torch.py

  • モーメント計算
  • Maxwell 分布再構成
  • 一次風上差分移流項
  • 局所衝突項
  • 境界固定
  • CFL 条件検査

bgk1d_explicit_cuda_kernel.py

  • load_explicit_fused() による JIT ロード
  • fused kernel 呼び出し
  • Python 側では主として境界固定と NaN/Inf 監視を担当

BGK1D implicit

共通構造

  • workspace: bgk1d_implicit_ws.py
  • 収束判定: bgk1d_conv_util.py
  • CNN warm-start: bgk1d_momentCNN_util.py
  • 初期条件設定: bgk1d_set_initial_condition.py

bgk1d_implicit_cuda_kernel.py

  • Picard 反復
  • moments_n_nu_T() と build_system_from_moments() を fused CUDA kernel で実行
  • gtsv_strided_inplace() による batched 三重対角 solve
  • optional AA (implicit_AA)
  • optional CNN warm-start
  • conv_type="f" / "w" の収束判定

bgk1d_implicit_cpu_kernel.py

  • アルゴリズム構造は CUDA 版と同一
  • fused 演算子と gtsv を CPU C++ extension に置き換え
  • device='cpu' を明示要求

BGK1D holo

bgk1d_holo_cuda_kernel.py

  • HO 外側反復
  • S_1,S_2,S_3 と Q の計算
  • Y_I_terms による整合項の構成
  • LO 側 block-tridiagonal Picard solve
  • HO 側三重対角 solve
  • benchlog として HO/LO 両残差を報告

BGK2D2V

bgk2d2v_explicit_torch.py

  • 現状では step() が空実装であり、registry 上の記述は将来実装の placeholder とみなすべきである。