Характеристики вычислительного кластера для тестирования программы, описание библиотек MPI и MKL. Общий вид системы линейных алгебраических уравнений. Использование метода GMRES для построения параллельного переобуславливателя. Сетевой закон Амдала.
При низкой оригинальности работы "Итерационный решатель для несимметричных матриц на основе аддитивного метода Шварца для машин с распределенной памятью", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
ПЕРЕОБУСЛОВЛЕННЫЙ МЕТОД GMRES 4.1 Параллельный переобуславливатель 4.2 Параллельный переобусловленный метод с распределенной памятью 4.3 Сетевой закон Амдала 5. ВВЕДЕНИЕ В результате сеточных аппроксимаций уравнений в частных производных могут возникнуть большие разреженные системы линейных уравнений (СЛАУ): Ax = b. В данной работе рассмотрено создание эффективного параллельного алгоритма переобусловленного метода GMRES (General Minimum Residual Method) для несимметрических блочных трехдиагональных систем линейных алгебраических уравнений с использованием кластеров. В качестве основы для распараллеливаемого алгоритма был выбран аддитивный метод Шварца[4,5]. К этим ресурсам относятся библиотека MPI, предназначенная для разработки параллельного кода, и библиотека Intel® Math Kernel Library, в которую входит прямой решатель PARDISO, функция умножения матрицы на вектор DCSRMV и функция умножения двух матриц DCSRMM.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
