Ho già sviluppato una soluzione funzionante del metodo agli elementi finiti per risolvere i problemi di trasferimento di calore utilizzando GPU e OpenCL utilizzando il metodo del gradiente coniugato. Il principale svantaggio di questo metodo è l'elevata domanda di memoria. Inoltre, nel caso delle schede grafiche, la memoria è spesso …
Sto risolvendo un problema multiscala usando il metodo eterogeneo multiscala (HMM) . In sostanza, la mia procedura particolare utilizza il seguente processo iterativo: Risolvi molti sistemi a matrice locale. Calcola un valore di interesse dalle soluzioni dei sistemi locali. Assemblare un sistema a matrice globale dai "valori di interesse" locali …
Ho sempre sentito che la semplice parallelizzazione era uno dei vantaggi dei metodi DG, ma non vedo davvero perché uno di questi motivi non si applichi anche al Galerkin continuo.
Mi chiedo se ci sia una mailing list o gruppi di Google molto validi per la scienza computazionale, dove possiamo discutere domande invece di solo porre e rispondere alle domande. In realtà, sono più interessato al calcolo parallelo e alle soluzioni numeriche dei PDE. Ma non so cosa e come …
Dobbiamo calcolare le matrici di covarianza con dimensioni che vanno da a . Abbiamo accesso a GPU e cluster, ci chiediamo quale sia il miglior approccio parallelo per accelerare questi calcoli.100000 × 10000010000×1000010000×1000010000\times10000100000 × 100000100000×100000100000\times100000
Mi sto immergendo nell'affascinante mondo dell'analisi degli elementi finiti e vorrei risolvere un grosso problema termo-meccanico (solo meccanico meccanico, nessun feedback).→→\rightarrow Per il problema meccanico, ho già capito la risposta di Geoff , che dovrò usare il solutore iterativo a causa delle dimensioni della mia mesh. Ho anche letto nella …
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