A platform for parallel CFD FEM computations
Notice bibliographique
Résumé
It is a time consuming and very skilful task for researchers or developers in computational mechanics to modify a program, designed for a single processor, to one suitable for parallel computation. This is a serious bottleneck in parallel computation, even though a general-purpose parallel computational library, such as MPI, is applied to this modification. We have developed a parallel matrix solver platform, based on a domain decomposition method, for various numerical schemes such as the finite element method (FEM), the finite difference method and the finite volume method, to accelerate a smooth shift to the realm of parallel computation. Parallel software such as PETSc, Aztec, GEOFEM and ADVENTURE have already been developed, however these systems are more suitable for professionals in parallel computation and not valid for our purpose. In our platform, a user is merely required to call the platform at the stage of stiffness matrix calculation. GMRES and Bi-CGSTAB with several pre-conditioners are used as a basic matrix solver. The option of invoking a Lagrange-multiplier is also included. For partitioning, a fast graph generator for arbitrary elements and an interface with MeTis are provided. Our platform is valid for a variety of hardware, including a single processor based workstation, through the exchange of Makefilein. The effectiveness of our platform is evaluated with several examples in the area of finite element fluid dynamics in this paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,008 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».