Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Bisection weighted by element size ordering algorithm for multi-frontal solver executed over 3D h refined grids

Tytuł:
Bisection weighted by element size ordering algorithm for multi-frontal solver executed over 3D h refined grids
Autorzy:
Skotniczny, M.
Paszyński, M
Paszyńska, A.
Data publikacji:
2016
Słowa kluczowe:
multi-frontal direct solver
hp adaptivity
finite element method
ordering algorithms
element partition tree
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
In this paper we present an algorithm for generation of ordering over 3D grids h refined towards singularities. The ordering controls the execution of multi-frontal direct solver algorithm on systems of linear equations generated by 3D h adaptive finite element method. The proposed ordering algorithm outperforms other state-of-the-art orderings available through MUMPS interface, namely nested-dissections, AMD and PORD. Our algorithm uses additional knowledge about the structure of the computational mesh, not available to alternative ordering algorithms.
W artykule prezentujemy algorytm generacji porządku eliminacji kierujący wykonaniem solwera wielo-frontalncgo dla trójwymiarowych siatek li adaptowanych do osobliwości punktowych, krawędziowych i ścianowych. Wygenerowany porządek generuje permutacje macierzy układu równań liniowych uzyskanych podczas obliczeń trójwymiarową metodą elementów skończonych. Proponowany algorytm dostarcza porządku eliminacji który pozwala wykonywać faktoryzację z mniejszą liczbą operacji zmienno-przecinkowych niż klasyczne algorytmy generacji porządku dostępne za pośrednictwem solwera MUMPS, takie jak nested-disseetions, AMD oraz PORD. Nasz algorytm wykorzystuje dodatkową wiedzę o strukturze siatki obliczeniowej, nie dostępną dla alternatywnych algorytmów generacji porządku.
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies