J'ai déjà développé une solution de travail de la méthode des éléments finis pour résoudre les problèmes de transfert de chaleur en utilisant GPU et OpenCL en utilisant la méthode Conjugate Gradient. Le principal inconvénient de cette méthode est une forte demande de mémoire. De plus, dans le cas de …
Je résous un problème multi-échelle en utilisant la méthode multi-échelle hétérogène (HMM) . Essentiellement, ma procédure particulière utilise le processus itératif suivant: Résolvez de nombreux systèmes matriciels locaux. Calculer une valeur d'intérêt à partir des solutions des systèmes locaux. Assembler un système matriciel global à partir des "valeurs d'intérêt" locales …
J'ai toujours entendu que la parallélisation facile était l'un des avantages des méthodes DG, mais je ne vois pas vraiment pourquoi aucune de ces raisons ne s'applique également à Galerkin continu.
Je me demande s'il existe une très bonne liste de diffusion ou des groupes google pour la science informatique, où nous pouvons discuter de questions au lieu de poser et de répondre uniquement à des questions. En fait, je suis plus intéressé par le calcul parallèle et les solutions numériques …
Nous devons calculer des matrices de covariance avec des tailles allant de à . Nous avons accès aux GPU et aux clusters, nous nous demandons quelle est la meilleure approche parallèle pour accélérer ces calculs.100000 × 10000010000 × 1000010000×1000010000\times10000100000 × 100000100000×100000100000\times100000
Je plonge dans le monde fascinant de l'analyse par éléments finis et je voudrais résoudre un gros problème thermo-mécanique (uniquement thermique mécanique à , pas de feedback).→→\rightarrow Pour le problème mécanique, j'ai déjà compris de la réponse de Geoff , que je devrai utiliser un solveur itératif en raison de …
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