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J-GLOBAL ID：202002217624751181   整理番号：20A0914517

天文学的凝集体に対する大規模マルチスレッド自己重力シミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Large-Scale Multithreading Self-Gravity Simulations for Astronomical Agglomerates

著者 (3件)： Nesmachnow Sergio (Universidad de la Repu ́blica,Facultad de Ingenieri ́a,Montevideo,Uruguay,11300) ,  Rocchetti Nestor (Universidad de la Repu ́blica,Facultad de Ingenieri ́a,Montevideo,Uruguay,11300) ,  Tancredi Gonzalo (Universidad de la Repu ́blica,Facultad de Ciencias,Montevideo,Uruguay,11400)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： WSC  ページ： 3243-3254  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,多数の粒子を有するシステムの効率的シミュレーションを可能にするために,高性能コンピューティング技術を適用して,天文学的凝集体のための並列マルチスレッド自己重力シミュレーションを提示した。問題に含まれるプロセスを適切にシミュレートするために必要な時間スケールを考慮して,自己重力計算をスピードアップする2つの並列メッシュベースのアルゴリズムを提案した。メッシュの占有セルを更新する方法とBarnes-Hutツリーに基づくドメインを分割する方法である。相互に2つの凝集体を持つシナリオ上で行った実験評価の結果は,Barnes-Hutが占有セル法に比べて10倍以上の実行時間の加速を可能にすることを示した。これらの性能改善により,合理的な実行時間で多数の粒子(すなわち数百万)を用いて現実的なシミュレーションを行うことができる。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *シミュレーション ,  *マルチスレッド ,  *凝集体
準シソーラス用語： 高性能コンピューティング ,  実行時間 ,  *自己重力 ,  実験評価 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 天文学 ,  凝集体 ,  大規模 ,  マルチスレッド ,  自己重力 ,  シミュレーション