Solving Three-Dimensional Large-Scale Neutron Transport Problems Using Hybrid Shared-Distributed Parallelism and Characteristics Method
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Notice bibliographique
Résumé
The design of new generations of nuclear reactors will involve fine representations of the theoretical models. Advanced computational methods capable of solving large-scale problems dealing with large and complex systems are required. Therefore, the solution to challenging large-scale neutron transport problems is becoming more and more pressing in nuclear engineering applications. The increase in high-performance computing resources have made possible direct application of transport methods to large-scale computational models. However, many numerical acceleration techniques common to lattice transport codes are not applicable to three-dimensional geometries with heterogeneous material zones, especially for the eigenvalue problems with high-dominance scattering ratio. Consequently, large heterogeneous reactor problems have remained computationally intensive and impractical for routine engineering applications. One of the alternatives is to use high-performance computing methods to solve such problems in reasonable time.In this context, we propose an approach based on high-performance computing techniques to solve large-scale neutron transport problems using a three-dimensional characteristics method. A performance model is then introduced to analyze the three-dimensional characteristics solvers in the context of hybrid shared/distributed memory modern architectures. Several numerical results and discussions are presented including a scalability analysis done to predict the performance on a large number of processors.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle