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J-GLOBAL ID：201702269273832825   整理番号：17A0204732

大規模疎線形代数方程式のシーケンスを解くための適応AMGの事前条件戦略を提案した。【JST・京大機械翻訳】

An adaptive AMG preconditioning strategy for solving largescale sparse linear systems

著者 (3件)： Xu Xiaowen (Laboratory of Computational Physics, Institute of Applied Physics and Computational Mathematics) ,  Mo Zeyao (Laboratory of Computational Physics, Institute of Applied Physics and Computational Mathematics) ,  An Hengbin (Laboratory of Computational Physics, Institute of Applied Physics and Computational Mathematics)
資料名： Zhongguo Kexue Xinxi Kexue  (Zhongguo Kexue Xinxi Kexue)
巻： 46  号： 10  ページ： 1411-1420  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2771A  ISSN： 1674-7267  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 時間依存偏微分方程式を暗黙に離散化した後、通常は一つの疎線形代数方程式の配列を解く必要がある。配列における隣接方程式の性質の差異性と類似性を利用して、適応的にプレコンディショナを選択し、連立方程式列の並列求解効率を向上させ、全体の求解時間を短縮することは研究価値のある問題である。本論文は,科学的および工学的計算に広く使用される代数的多重グリッド(AMG)のために,方程式方程式に関するいくつかの条件付き戦略を設計した。慣性拘束核融合(ICF)の放射流体力学の数値シミュレーションによって,この方式の有効性を実証した。試験結果により,高性能計算機の3125個のCPUコアにおいて,適応前条件戦略は,並列効率を47%から61%に改善し,そして,シミュレーション時間は19.7時間から14.5時間に減少した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *代数方程式 ,  類似性 ,  核融合 ,  時間依存性 ,  連立方程式 ,  流体力学 ,  偏微分方程式 ,  シミュレーション ,  *代数学 ,  *線形性
準シソーラス用語： 高性能コンピューティング ,  数値シミュレーション ,  多重格子 ,  離散化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： sparse linear solver ,  iterative methods ,  preconditioner ,  algebraic multigrid (AMG) ,  parallel computing

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (7件)： 大規模 ,  線形代数 ,  方程式 ,  シーケンス ,  適応 ,  戦略 ,  提案