RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Записки научных семинаров ПОМИ // Архив

Зап. научн. сем. ПОМИ, 2014, том 428, страницы 89–106 (Mi znsl6054)

Эта публикация цитируется в 6 статьях

О некоторых параллельных методах и технологиях декомпозиции областей

Я. Л. Гурьеваab, В. П. Ильинab

a Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, Новосибирск, Россия
b Новосибирский государственный университет, Новосибирск, Россия

Аннотация: Исследуется эффективность двухуровневых итерационных процессов в подпространствах Крылова и характеристики их распараллеливания при решении больших разреженных несимметричных СЛАУ, получаемых из сеточных аппроксимаций двумерных краевых задач для диффузионно-конвективных уравнений с различными значениями коэффициентов. Особое внимание уделяется вопросам оптимизации размеров пересечений подобластей и видам краевых условий на смежных границах в методах декомпозиции расчетных областей, а также применению алгоритмов агрегации, или грубосеточной коррекции. Внешний итерационный процесс реализуется аддитивным алгоритмом Шварца, а параллельное решение алгебраических систем в подобластях осуществляется с помощью прямых или предобусловленных итерационных крыловских методов. Ключевым местом является технология формирования “расширенных” алгебраических подсистем в унифицированном сжатом разреженном формате. По результатам численных экспериментов проводится сравнительный анализ влияния счетных параметров применяемых алгоритмов для различных входных данных решаемых задач, а также обсуждаются вопросы масштабируемости распараллеливания в разных режимах использования программных средств многопроцессорной вычислительной системы. Библ. – 13 назв.

Ключевые слова: декомпозиция областей, параллельные двухуровневые методы, подпространства Крылова, предобуславливающие матрицы, алгоритмы агрегации, пересечения подобластей, интерфейсные условия.

УДК: 519.612

Поступило: 10.11.2014


 Англоязычная версия: Journal of Mathematical Sciences (New York), 2015, 207:5, 724–735

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024