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无结构网格上二维浅水波方程组的并行算法研究的综述报告.docx

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无结构网格上二维浅水波方程组的并行算法研究的综述报告.docx

上传人:niuww 2024/4/17 文件大小:11 KB

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文档介绍:该【无结构网格上二维浅水波方程组的并行算法研究的综述报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【无结构网格上二维浅水波方程组的并行算法研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。无结构网格上二维浅水波方程组的并行算法研究的综述报告二维浅水波方程组是描述水体运动的基本方程之一,其数值求解在海洋气象、水利工程等领域中有着广泛的应用。由于实际问题中的网格往往是具有很强时空不规则性的,因此对于这类方程组的数值求解,常常需要借助于高性能并行计算技术来提高计算效率。本文将对无结构网格上二维浅水波方程组并行算法的研究进行综述,主要涵盖以下几个方面。,一般采用有限元或有限体积等数值方法,求解过程中的瓶颈之一就是离散方程后所形成的线性方程组的求解。基于此,本文中将主要研究面向非结构网格的并行线性求解算法。在数值格式方面,常用的有MUSCL、Godunov、Roe等格式;在空间离散方面,针对非结构网格,有经典的网格化方式(例如:Delaunay三角剖分、Voronoi/Dual网格等)和基于邻域关系的集成方式(例如:FVM、FEM等)存在。相应的数值格式、空间离散方式的选择,直接影响着求解算法的实现效率和算法的运行速度。:1)转移算子的构建及通信模式的选择;2)线性求解器的选择以及求解过程中的可扩展性问题。对于转移算子的构建,主要包括如何在并行计算环境中将非结构网格上的局部问题组合成为全局问题。而通信模式的选择则是指在全局问题的求解过程中如何利用并行计算环境中的通信设施高效地进行计算任务的划分与合并。具体而言,在各个并行处理器之间,需要进行信息交换,以共享处理器之间的信息。通信模式的设计应该避免数据挤压和过多的通信,从而尽可能地减少通信时间和通信次数。针对线性求解器的选择问题,一般分为直接求解法和迭代求解法。对于直接求解法,虽然具有单次求解精度高、稳定性强等优点,但是适用于中小规模的问题。针对大规模问题则需要采用迭代求解法,如共轭梯度法、GMRES等。同时,在求解过程中需要注意并行计算环境中可扩展性的问题,即加入处理器数量的增大不能影响计算效率。、求解器中位数移植策略、数据分布和域分解优化、基于任务分配的并行策略和数据预取等等。其中,对于非结构网格上的并行计算,数据分布和域分解是比较关键的优化手段,该方法可以将求解问题分成小型的局部问题。在将这些问题分配到不同的处理器上后,各个处理器可以利用自己的计算资源并行求解局部问题,这样可以避免大段的串行计算时间。,大量的实际应用研究也日益涌现。例如,美国国家海洋和大气管理局(NOAA)发布的ADCIRC系统,就是一种基于非结构网格的海洋浪涌模拟软件,并采用了MPI并行计算模式。此外,法国国家科学研究中心还发布过名为TELEMAC-2D的软件系统,也是一种基于非结构网格的水动力建模工具,同样具有较强的并行计算能力。综上所述,无结构网格上二维浅水波方程组的并行算法研究已经进入了一个较为成熟的阶段,但是由于实际问题的复杂性,仍然需要不断优化算法以提高效率。未来的研究方向将主要集中于算法的可扩展性、并行化效率的提高,以及对源代码和输入/输出数据格式的标准化等问题的解决。