Exploiting semantics of temporal multi‐scale methods to optimize multi‐level mesh partitioning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Summary Multi‐scale problems are often solved by decomposing the problem domain into multiple subdomains, solving them independently using different levels of spatial and temporal refinement, and coupling the subdomain solutions back to obtain the global solution. Most commonly, finite elements are used for spatial discretization, and finite difference time stepping is used for time integration. Given a finite element mesh for the global problem domain, the number of possible decompositions into subdomains and the possible choices for associated time steps is exponentially large, and the computational costs associated with different decompositions can vary by orders of magnitude. The problem of finding an optimal decomposition and the associated time discretization that minimizes computational costs while maintaining accuracy is nontrivial. Existing mesh partitioning tools, such as METIS, overlook the constraints posed by multi‐scale methods and lead to suboptimal partitions with a high performance penalty. We present a multi‐level mesh partitioning approach that exploits domain‐specific knowledge of multi‐scale methods to produce nearly optimal mesh partitions and associated time steps automatically. Results show that for multi‐scale problems, our approach produces decompositions that outperform those produced by state‐of‐the‐art partitioners like METIS and even those that are manually constructed by domain experts. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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