Numerical simulations of the inviscid burgers equation with periodic boundary conditions and stochastic forcing

¹ Université Paris 13, Institut Galilée, 99 avenue Jean-Baptiste Clément, 93430 Villetaneuse, France,
e-mail: eaudusse@yahoo.fr
² Université Paris Est, Laboratoire d’hydraulique Saint-Venant (Ecole des Ponts ParisTech – EDF R& D – CEREMA), 6 quai Watier, 78401 Chatou, France INRIA Rocquencourt, MATHERIALS,
e-mail: sebastien.boyaval@enpc.fr
³ Laboratoire de Mathématiques, CNRS et Université de Paris-Sud, 91405 Orsay Cedex, France,
e-mail: yueyuan.gao@math.u-psud.fr
⁴ Laboratoire de Mathématiques, CNRS et Université de Paris-Sud, 91405 Orsay Cedex, France,
e-mail: danielle.hilhorst@math.u-psud.fr

Abstract

We perform numerical simulations in the one-dimensional torus for the first order Burgers equation forced by a stochastic source term with zero spatial integral. We suppose that this source term is a white noise in time, and consider various regularities in space. For the numerical tests, we apply a finite volume scheme combining the Godunov numerical flux with the Euler-Maruyama integrator in time. Our Monte-Carlo simulations are analyzed in bounded time intervals as well as in the large time limit, for various regularities in space. The empirical mean always converges to the space-average of the (deterministic) initial condition as t → ∞, just as the solution of the deterministic problem without source term, even if the stochastic source term is very rough. The empirical variance also stablizes for large time, towards a limit which depends on the space regularity and on the intensity of the noise.

Résumé

Nous effectuons une étude numérique de l’équation de Burgers non visqueuse en dimension un d’espace, avec des conditions aux limites périodiques et un terme source stochastique de moyenne spatiale nulle. Ce terme source possède la régularité d’un bruit blanc en temps, tandis que nous considérons différentes régularités en espace. Pour les tests numériques, nous utilisons un schéma de volumes finis combinant une intégration en temps de type Euler-Maruyama avec le flux numérique de Godunov. Nous effectuons des simulations avec la méthode de Monte-Carlo et analysons les résultats pour différentes régularités en accordant une attention particulière au comportement en temps long. Il apparaît que la moyenne empirique des réalisations converge toujours vers la moyenne en espace de la condition initiale (déterministe) quand t → ∞, comme c’est le cas pour la solution du problème sans terme source, même dans le cas où le terme stochastique est peu régulier en espace. Par ailleurs, la variance empirique converge elle aussi en temps long, vers une valeur qui dépend de la régularité et de l’amplitude du terme stochastique.