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Enregistrement W1555503835 · doi:10.11606/t.3.2007.tde-08012008-122101

Técnicas de decomposição de domínio em computação paralela para simulação de campos eletromagnéticos pelo método dos elementos finitos

2007· dissertation· pt· W1555503835 sur OpenAlexaboutno aff
Marcelo Facio Palin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languept
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Simulation and Numerical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este trabalho apresenta a aplicação de técnicas de Decomposição de Domínio e Processamento Paralelo na solução de grandes sistemas de equações algébricas lineares provenientes da modelagem de fenômenos eletromagnéticos pelo Método de Elementos Finitos. Foram implementadas as técnicas dos tipos Complemento de Schur e o Método Aditivo de Schwarz, adaptadas para a resolução desses sistemas em cluster de computadores do tipo Beowulf e com troca de mensagens através da Biblioteca MPI. A divisão e balanceamento de carga entre os processadores são feitos pelo pacote METIS. Essa metodologia foi testada acoplada a métodos, seja iterativo (ICCG), seja direto (LU) na etapa de resolução dos sistemas referentes aos nós internos de cada partição. Para a resolução do sistema envolvendo os nós de fronteira, no caso do Complemento de Schur, utilizou-se uma implementação paralisada do Método de Gradientes Conjugados (PCG). S~ao discutidos aspectos relacionados ao desempenho dessas técnicas quando aplicadas em sistemas de grande porte. As técnicas foram testadas na solução de problemas de aplicação do Método de Elementos Finitos na Engenharia Elétrica (Magnetostática, Eletrocinética e Magnetodinâmica), sejam eles de natureza bidimensional com malhas não estruturadas, seja tridimensional, com malhas estruturadas.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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